ダイナミックモデルの構築・管理・更新のための方法論の開発と応用

构建、管理和更新动态模型的方法的开发和应用

基本信息

批准号：
22K04816
负责人：
金尚弘
金额：
$ 2.75万
依托单位：
Tokyo University of Agriculture and Technology
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2022
资助国家：
日本
起止时间：
2022-04-01 至 2025-03-31
项目状态：
未结题

项目摘要

本研究の計画段階では，5つのテーマに取り組む予定であった．2022年度には，申請書に記載のテーマ3に主に取り組んだ．またテーマ1，2，5の一部に取り組んだ．テーマ3では，既存のプロセスモデルの誤差が大きくなったときに，入力変数の変動を最小限にするために誤差が発生した伝達関数の入力変数のみを変動させ，変動を加えた操作変数の出力変数に対する影響を打ち消すように，誤差の小さい伝達関数の操作変数を操作することで，制御性能を保持しながら，モデルを正確に再構築できる方法を提案し，学会発表や論文投稿を行なった．テーマ1では，既存の研究では，モデル構築に利用できるサンプル数が無限であるという非現実的な仮定のもとでの理論が多く展開されていることに対して，本研究ではサンプル数が現実的な値において，モデルの精度がどのようになるかをデータの特徴を変更しながら調べた．これにより，より実用性の高い方法を確立するための基礎的な情報を得ることができた．テーマ2では，モデルの信頼性を評価できる既存手法を，多変数プロセスを対象とした際にも活用できるように改良し，手法の汎用性を高めることに成功した．既存手法は単変数プロセスにしか適用できなかったが本研究により，適用できる対象の数が格段に増加した．テーマ5では，テーマ3で開発した手法を化学プラントを模したシミュレーターから得られたデータに適用することで，提案手法の有用性，妥当性が高いことが確認できた．

在这项研究的规划阶段，我们计划解决五个主题。 2022年，我们主要围绕申请表中列出的主题3开展工作。我们还研究了主题 1、2 和 5 中的一些内容。在主题3中，当现有过程模型的误差变大时，为了使输入变量的波动最小化，仅改变发生误差的传递函数的输入变量，而操纵变量的输出则为我们提出了一种在保持控制性能的同时精确重构模型的方法，通过以较小的误差操纵传递函数的操纵变量，从而抵消变量的影响，并在学术会议上提出并提交了论文。。关于主题1，在现有的研究中，许多理论是基于可用于模型构建的样本数量是无限的不切实际的假设而发展起来的，而在本研究中，可用于模型构建的样本数量是We通过改变数据的特征来研究模型在不同值下的准确性。结果，我们获得了建立更实用方法的基本信息。在主题2中，我们改进了现有的可以评估模型可靠性的方法，使其可以在针对多变量过程时使用，并成功地增加了该方法的通用性。现有方法只能应用于单变量过程，但这项研究显着增加了适用目标的数量。在主题 5 中，通过将主题 3 中开发的方法应用于从模拟化工厂的模拟器获得的数据，证实了所提出的方法非常有用和有效。