モデル予測制御システムにおけるモデルとプロセスのミスマッチ検出

摘要

モデル予測制御システムの性能を高く維持するためには，操業条件やプロセス特性の変化などによって生じるプラントとモデルのミスマッチを検出し，的確に対応する必要がある．特に，大規模な制御システムでは，モデル再同定に多大な労力が必要となるため，大規模なモデルのどこに重大なミスマッチがあるかを見極め，当該サブモデルだけを再同定できることが望ましい．そこで本研究では，日常の運転データから重大なミスマッチが存在する要素を特定する方法を提案すると共に，ケーススタディを通してその有効性を示す．