ニューロコンピューティングによる鉱物処理プロセスのオンライン制御

1992 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 02452226
• Research Institution: The University of Tokyo
• Principal Investigator: 井上 外志雄 東京大学, 工学部, 教授 (80010742)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 岡屋 克則 東京大学, 工学部, 助手 (80134493) ; 野中 道郎 東京大学, 工学部, 助手 (70010981) ; 岡野 靖彦 東京大学, 工学部, 助教授 (30011092)
• Keywords: ニューラルネットワーク / プロセス制御 / プログラミング / バックプロパゲーション / プロセス同定

Research Abstract

本年度はニューラルネットワーク(ANN)によるプロセス制御の可能性を探る研究をおこなった。この研究で(1)ANNによるプロセス特性の掌握法、(2)ANNによるプロセス制御法、についての検討をおこなった。
(1)については、プロセスの動特性を直接学習する試みと、プロセスの特性値を推論できるような複合化させたANNを開発する研究とをおこなった。前者に関しては必ずしも安定解に到達し得ないことが明かとなり、新たなANNの構成法についての研究・開発が必要である。後者についてはある程度の成果を納めることができたが、観測ノイズによる誤認についての対策を検討すべきことが分かった。
(2)については、既存の制御器の特性を学習することによりプロセス制御をする方法と、プロセスの逆モデルによって制御を実現する方法について研究した。前者については、既存の制御器よりも優れた制御特性を取得するための方策に腐心したが、十分な学習特性を得るに至らなかった。後者については、適当な参照モデルが用意されれば適切な制御に成功することが分かった。
以上の成果により、ニューロコンピューティングによる鉱物処理プロセスのオンライン制御を実現するための手法と知識が得られた。