リカレントニューラルネットワークを用いた制御系のシステム変動分類

摘要

プロセス産業界において，システム出力を目標値に到達させ，維持することは，製品の高品質化や原材料のコスト削減につながるなど，制御目的の一つとして非常に重要であり，制御対象に対応したパラメータを適切に調整すれば，優れた制御性能を発揮することができる。しカゝしな力2ら，経年劣化や操業条件の変更などによってシステムの特性が変化した場合，固定の制御パラメータでは制御性能が低下するような状況も存在する。このとき，セルフチューニング制御のようにオンラインで常に制御パラメータを調整することも有用であるが，制御性能が良好である場合は必ずしも実用的ではなく，制御性能が低下した場合のみ，制御パラメータが修正されることが重要となる。%We propose method which detection of system change and its classification using recurrent neural networks. In this several parameters that determine system characteristics.