| Project/Area Number |
16F16799
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| Research Category |
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 外国 |
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| Research Field |
Intelligent informatics
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| Research Institution | Tokyo University of Technology (2018)
Tokyo Institute of Technology (2016-2017) |
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Principal Investigator |
しゃ 錦華 (2018) 東京工科大学, 工学部, 教授 (10257264)
寺野 隆雄 (2016-2017) 東京工業大学, 情報理工学院, 教授 (20227523)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
AN JIANQI 東京工科大学, 工学部, 外国人特別研究員
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| Project Period (FY) |
2016-11-07 – 2019-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2018)
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| Budget Amount *help |
¥2,200,000 (Direct Cost: ¥2,200,000)
Fiscal Year 2018: ¥600,000 (Direct Cost: ¥600,000)
Fiscal Year 2017: ¥900,000 (Direct Cost: ¥900,000)
Fiscal Year 2016: ¥700,000 (Direct Cost: ¥700,000)
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| Keywords | プロセス制御 / ソフトセンシング / ２Dモデリング / 繰返し制御 / 学習制御 / ファジー制御 / マルチタイムスケール / 非線形制御 / 生産システムの最適化 / 生産システムの制御 / モデルのチューニング / 複雑適応系 / 鉄鋼生産プロセス / 高炉の診断制御 / エージェント・ベース・モデリング |
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| Outline of Annual Research Achievements |
今年度は，以下のように研究を行った：
(1) 製鉄プロセスの制御系設計：このプロセスの周期性に注目し，計量と供給プロセスの学習繰返し制御，溶鉱炉の上部圧力のファジー・デカプリング制御や溶鉱炉負荷配分の意思決定法などを検討した。具体的に，まず，計量と供給プロセスに存在する非線形ダイナミックスと繰返し特性を詳しく検討し，部分線形化手法を用いて線形状態モデルを構築した。それから繰返し学習制御器を設計し，多目標最適制御を実現した。この結果はMathematical Problems in Engineeringに掲載された。次に，溶鉱炉の上部圧力制御問題について，制御対象の特性に合わせて設計したPIDファジー制御により，トップ圧力制御誤差は-2 kPa～2 kPaに抑えることに成功した。この研究の関連結果はIEEE Transactions on Control Systems Technologyなどに採用された。
(2) システム実装に関する検討：提案されたモデリング，意思決定，制御などの手法を実装するために関する問題点と解決法を検討した。精錬プロセスの合金成分を正確に制御するために，2段調整法を提案し，ロバスト性と高精度を同時に備え持つ制御システムの実装に成功した。関連結果をIEEE Transactions on Control Systems Technologyなどに投稿した。
また，プロセス制御で得られた以上の成果を図書Communications in Computer and Information ScienceのチャプターとしてSpringerから出版された。
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| Research Progress Status |
平成30年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
平成30年度が最終年度であるため、記入しない。
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