機械学習による水処理施設の運転制御

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: ST18020

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 システム研究会

発行日: 2018/06/02

タイトル(英語): Intelligent waste water treatment plant operation by machine learning

著者名: 吉倉 大智(横浜国立大学),濱上 知樹(横浜国立大学),吉田 健人(明電舎),深井 寛修(明電舎),庭川 誠(明電舎)

著者名(英語): Daichi Yoshikura(Yokohama National Unversity),Tomoki Hamagami(Yokohama National University),Kento Yoshida(Meidensha Corp.),Hironobu Fukai(Meidensha Corp.),Makoto Niwakawa(Meidensha Corp.)

キーワード: 深層学習|自動制御|水処理|deep learning|autonomous control|waste‐water treatment

要約(日本語): 社会プラントにおける運用支援を目的として，機械学習による多変量時系列可視化データからの制御知識抽出方法を提案する。現行のシステムで実現している社会プラントの人手による制御に着目し，多変量時系列ログのグラフを可視化して得られる視覚情報には時系列の挙動を効率的に把握するための構造が含まれているという仮説の下，畳み込みニューラルネットワークの枠組みを用いた時系列予測手法が提案されている。人工的な時系列データおよび現在実際に運用されている社会プラントより提供されたログデータに対して提案手法の適用実験を行い，生の数値系列を入力する従来の学習モデルとの比較がなされ，その結果，オペレータの個人差とみなせる程度の予測誤差を実現し，比較手法よりも高性能な時系列予測を実現したことが示された。

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 2,996 Kバイト