| 研究課題/領域番号 |
06453091
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| 研究種目 |
一般研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 研究分野 |
化学工学一般
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| 研究機関 | 東京工業大学 |
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研究代表者 |
石田 愈 東京工業大学, 資源化学研究所, 教授 (10016735)
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| 研究期間 (年度) |
1994 – 1995
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| 研究課題ステータス |
完了 (1995年度)
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| 配分額 *注記 |
5,800千円 (直接経費: 5,800千円)
1995年度: 600千円 (直接経費: 600千円)
1994年度: 5,200千円 (直接経費: 5,200千円)
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| キーワード | ニューラルネットワーク / 協調動作 / PENN / 状態認識 / プロセス制御 / スケジューリング / 自己学習 / 多変数システム制御 / 複合ネットワーク / グローバルポリシ- |
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| 研究概要 |
今年度は複数のニューラルネットワーク(NN)を導入することによる化学プラントの進化を目的として、以下の研究を行った。
1.ニューラルネットワークの分散協調化
化学プロセス制御を、ニューラルネットワークの持つ学習機能を利用して行うものである。制御結果をニューラルネットワークに学習させることで、制御対象プロセスのモデルが自動的に生成されるため、良好な制御結果が得られるものである。本研究では特に、多変数プロセスに対して複数の小さいネットワークを協調動作させることで干渉を含むプロセスにも有効なニューロコントローラが提案できた。
2 ニューラルネットワークの特性向上に関する研究
ポリスチレン塊状重合プロセスにおいて、不安定領域での状態認識器をPENNを用いて生成した。プロセスモデルの生成時に利用するグローバルポリシ-を数学的近似モデルより得ることによって、変数全域に渡るポリシ-を得ることが可能になった。さらに、生成した状態認識器を制御に用いることができた。制御方法としては順モデルと逆モルについて行い、両方の方式でも良好な制御結果が得られた。
3.分散協調を支援するスケジューリングに関する研究
化学プラントが大規模になるにつれて、組み合わせ最適化問題として定式化される問題が生じてくる。ジョブショップスケジューリング問題はその典型例であり、効率良く実用的な好適解を得ることで、生産性の向上、エネルギーロスの低減が可能となる。このような最適化問題を効率良く解く方法として、遺伝的アルゴリズムに注目して既存の方法より探索能力を高め、さらに機械的探索の利点を取り入れた方法を提案した。
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