非線形プロセス情報操作のための遺伝的ニューラルネットワークシステムの開発

1999 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 10555263
• Research Institution: Tokyo Institute of Technology
• Principal Investigator: 黒田 千秋 東京工業大学, 大学院・理工学研究科, 教授 (80114867)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 松本 秀行 東京工業大学, 大学院・理工学研究科, 助手 (90313345) ; 吉川 史郎 東京工業大学, 大学院・理工学研究科, 助教授 (40220602) ; 小川 浩平 東京工業大学, 大学院・理工学研究科, 教授 (00016635)
• Keywords: (1)遺伝的アルゴリズム / (2)ニューラルネットワーク / (3)非線形 / (4)プロセス / (5)スケジューリング / (6)モデル化 / (7)反応システム / (8)分離システム

Research Abstract

遺伝的アルゴリズム(GA)を用いてニューラルネットワーク(NN)の学習と構造決定を同時に行う新たなハイブリッド手法(GANN)を、複雑な制約条件を持つバッチプロセスの運転管理やスケジューリング問題、また非線形の反応・分離システムのモデリング法や制御法へ応用し、実用的システムとして展開していくことを目的としてた研究を実施し、以下のような研究成果を挙げることができた。
1.抽出器、反応器、ろ過器、乾燥器などから成るアルミナ製造のための反応・分離精製プロセスをフローショップ型バッチプロセスの例に取り、変種変量生産のための実用的GANNスケジューリングシステムのプロトタイプを構築することができた。
2.プロセスの状態を把握しながら、またクロマト分析システム等による製品の分析データも用いて、リアルタイムかつ柔軟に運転管理するシステムを最終目標として、同システムの中核となる外乱適応型のGANN動的スケジューリングシステムの基本構造を設計できた。
3.現有の撹拌槽型反応モデル装置にコンピュータ制御システム、温度多点計測システムと動力計測システムを加えて、実際の重合反応プロセスと同様なプロセス情報の得られるモデル装置を製作し、得られたプロセスデータを用いて、プロセスの状態をオンラインで予測し制御するシステムと上記のGANN動的スケジューリングシステムとの連動について検討することができた。
最終年度は統合運転管理システムの中核に成り得るGANN動的スケジューリングシステムの完成を目指す計画である。

Research Products

• [Publications] Matusmoto Hideyuki: "Neural Network Modeling of Seram Protein Fractionation using Gel Filtration Chromatography"J.Chem.Eng,Japan. 32・1. 1-7 (1999)
• [Publications] Matusmoto Hideyuki: "Neural Network Modeling for Operation in Fractionation Process of Plasma Proteins"Proceedings of the International Conference EANN'99. 57-62 (1999)
• [Publications] 安部雅彦: "遺伝的ニューラルネットを用いた外乱適応型再スケジューリングシステム"化学工学会第65年会研究発表講演要旨集. F121. (2000)