RNNの構造選択を用いたパフォーマンス駆動型制御系の設計

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: CT18045

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 制御研究会

発行日: 2018/01/07

タイトル(英語): Design of performance-driven control system using structure selection of RNN

著者名: 水口 拓也(広島大学),林田 智弘(広島大学),山本 透(広島大学),木下 拓矢(広島大学),西崎 一郎(広島大学),関崎 真也(広島大学)

著者名(英語): Takuya Mizuguchi(Hiroshima University),Tomohiro Hayashida(Hiroshima University),Toru Yamamoto(Hiroshima University),Takuya Kinoshita(Hiroshima University),Ichiro Nishizaki(Hiroshima University),Shinya Sekizaki(Hiroshima University)

キーワード: ＰＩＤ制御|リカレントニューラルネットワーク|構造最適化|データ予測|パフォーマンス駆動型制御|異常検出|PID control|recurrent neural network|structural optimization|data prediction|performance-driven control|anomaly detection

要約(日本語): PID制御はプロセス制御の現場において主力の制御方法であり，適切な制御パラメータを設定することで，優れた制御性能を発揮することができる．しかし，システム特性は変動することがあり，制御性能の維持のためには，システム変動を検出し，制御パラメータを再調整する必要がある．本研究では，ニューラルネットワークによってシステム変動を検出し，制御パラメータの調整を行うパフォーマンス駆動型制御系の設計を提案する．

要約(英語): PID control can demonstrated excellent control by setting appropriate control parameters. However, the system characteristics may change, and in order to maintain the control performance, it is necessary to detect the system change and readjust the control parameters. In this research, we propose a design of performance-driven control system which detects system change by neural network and adjusts control parameters.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 737 Kバイト