データベース駆動型ソフトセンサの設計とプロセスシステムへの適用検討

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: CT24005

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 制御研究会

発行日: 2024/01/03

タイトル(英語): Study on a Database-Driven Soft Sensor Design for Process Systems

著者名: 國塩 秀平(広島大学),脇谷 伸(広島大学)

著者名(英語): Shuhei Kunishio(Hiroshima University),Shin Wakitani(Hiroshima University)

キーワード: ガウス過程回帰|Ｊｕｓｔ－Ｉｎ－Ｔｉｍｅモデリング|データ駆動型モデリング|ソフトセンサ|Gaussian process regression|Just-In-Time modeling|Data-Driven modeling|Soft sensor

要約(日本語): プロセス制御システムにおいて濃度といったリアルタイム測定が困難な物理量の推定にソフトセンサが広く用いられている．一方で，ソフトセンサ設計のためのモデリングが困難であることが少なくない．そこで，本発表ではガウス過程回帰によるデータベース駆動型ソフトセンサの設計手法について提案する．提案手法ではデータベース駆動型アプローチによりガウス過程回帰モデルの推定精度を維持しつつ計算負荷の軽減が可能である．

要約(英語): In process control systems, soft sensors are widely used for real-time estimation of physical quantity like concentration. However, modeling for soft sensor design often presents challenges. This presentation proposes a design method for Database-Driven soft sensors using Gaussian Process Regression, offering a balance between high estimation accuracy and reducing computational cost.

本誌: 2024年1月6日-2024年1月7日制御研究会-1

本誌掲載ページ: 11-14 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,383 Kバイト