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測定困難なプロセス変数をリアルタイムに推定するためソフトセンサーが広く使用されている。ソフトセンサーモデルの精度の劣化を低減するため、回帰モデルは逐次再構築されている。しかしモデルを逐次更新する際は、急激なプロセス変化に追随できず、プロセス変数間の非線型性にも対応できない。そこで本研究では、これらを解決する予測精度の高い適応型非線型回帰分析手法を開発した。複数の非線形回帰モデルを用いることで目的とする変数の値を精度良く予測することが可能となる。シミュレーションデータおよび様々な実プラントのデータを用いた解析により、従来手法と比較して提案手法が優位であることを示した。
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