Nelder-Mead法を用いたニューラルネットワークモデルの蒸留塔ソフトセンサへの適用

カテゴリ: 部門大会

論文No: OS6-2

グループ名: 【C】平成15年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集

発行日: 2003/08/29

タイトル(英語): Soft-sensor of a distillation Process using Nelder-Mead Method Based Neuralnetwork Model

著者名: 藤井 憲三(出光興産),山本 透(広島大学)

著者名(英語): Kenzo Fujii(Idemitsu　Kosan),Toru Yamamoto(Hiroshima　University)

キーワード: ソフトセンサ|ニューラルネットワーク|ネルダーミード法|蒸留塔|Soft-sensor|Neural network|Nelder-Mead Method|Distillation Column

要約(日本語): Nelder-Mead法を用いた学習法によるニューラルネットワークを実際の蒸留塔の組成制御予測モデル（ソフトセンサ）を設計した.具体的な対象として,制御性の向上が望まれているベンゼン蒸留装置に対して適用した.この装置は非線形性が強く,MPC等の手法の適用が試まれているが安定した稼動が困難な装置であった.

　この蒸留塔の重要なセンサであるベンゼン純度は数時間の遅れを持っており,センサ自体の応答性向上が望まれていた.本報告はこの系に対し,高精度なモデリングが望めるNelder-Mead法を用いたニューラルネットワークモデルを適用し,ソフトセンサによる効果を実際のデータで検証した結果を示す.

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