1997 Fiscal Year Annual Research Report
非線形自己回帰移動平均モデルによる炭酸ガス分圧制御系のシステム同定
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09680861
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Research Institution | Kitasato University |
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Principal Investigator |
野城 真理 北里大学, 医療衛生学部, 教授 (80014231)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
根武谷 吾 北里大学, 医療衛生学部, 助手 (00276180)
田中舘 明博 北里大学, 医療衛生学部, 講師 (20265747)
酒本 勝之 北里大学, 医療衛生学部, 助教授 (50053674)
渡辺 敏 北里大学, 医療衛生学部, 教授 (40050463)
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| Keywords | システム同定 / 非線形システム / NARMAXモデル / ニューラルネット / 炭酸ガス分圧 / 呼吸系 |
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| Research Abstract |
パソコンから3台のマスフローコントローラに指令を与え、窒素、酸素、炭酸ガスの濃度を設定し、被験者に吸入させるガス組成を任意に制御するシステムを製作した。また、呼吸流量と炭酸ガス分圧を同時に1時間弱ディジタルレコーダに記録し、実験終了後オフラインでデータ処理を行い、分時換気量と呼気終末炭酸ガス分圧を計測するシステムを製作した。以上により実験システムが完成し、数名の被験者による実験を行った。
同定手法の細部を検討するために、ランダム波形をモデルに入力してシミュレーションを行い、その入力と出力によってニューラルネットワークによる非線形システム同定を行った。また、実験によって得られたデータを用いて、ニューラルネットワーク法と拡大最小二乗法とによる同定を行い、その結果を比較した。これらの検討結果から、ニューラルネット法には、次の二つの問題点がなお存在することがわかった。一つは、雑音モデルが組み込まれていないために、同定結果に誤りが生じることがあること、もう一つは、ニューラルネットモデルをマクローリン展開してNARMAXモデルを導くときに、最適な項を決める手順に不完全な部分があり、正しい項が得られない場合があることである。現在これらの点を改善する方法を検討している。
他の研究者が測定した呼吸データをいろいろな方法で同定するベンチマークテストに参加する機会があり、ニューラルネットワーク法と拡大最小二乗法とで挑戦したが、トレンドを除去したデータに拡大最小二乗法を適用したときに良好な同定が行えた。ニューラルネットワーク法は十分に収束しなかった。この結果から、非線形システム同定に拡大最小二乗法が有力な手法であるという示唆が得られたが、項数が増したときに最適項を決定する手間が膨大になるという欠点を解消する必要があることも示された。
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