ニューラルネットワークによるポリスチレン重合の状態確認と銘柄変更制御 Prediction of Dynamic State and Control For Specification Change by Neural Network for Continuous Bulk Polymerization of Polystyrene

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著者

    • 石田 愈 ISHIDA Masaru
    • 東京工業大学 資源化学研究所 Research Laboratory of Resource Utilization, Tokyo Institute of Technology
    • 林 聖 HAYASHI Sei
    • 東京工業大学 資源化学研究所 Research laboratory of Resource Utilization, Tokyo Institute of Technology

抄録

ポリスチレンの撹拌槽型連続塊状重合反応器について, 実プラントを想定したシミュレータと, プロセスモデルを仮定したシミュレータを製作し, これを用いて, ニューラルネットワークによる反応器の状態認識と銘柄変更の制御を行った.動的状態認識として, 現在得られる状態変数をもとに将来の温度変化の予測を行い, 学習方法として, プロセスモデルを用いて系の大局的な特性を獲得させるグローバル学習と, 実プラントの運転による経験に基づく特性を獲得させるローカル学習の両者を組み合わせて行うことが有効であることを示した.銘柄変更の制御に対して, 上記の学習法を用いて, 逆モデルを利用して冷媒温度と供給流量をそれぞれ操作変数としたときと, 順モデルを利用して, 冷媒温度と供給流量の双方を操作変数としたときについて比較検討した.逆モデルは計算が簡単なわりによい制御が行え, 順モデルでは2操作変数の利用でより安定した制御が行えた.

Two simulators for bulk polymerization of polystyrene were made. One was used to represent the real reactor and the other was simpler and used as process model. Through them, neural networks were constructed for both dynamic state prediction and process control.<BR>Dynamic state prediction to predict the change of reaction temperature was achieved successfully by applying local and global learning simultaneously. With the former learning the actual experimental data were taught, while in the latter learning, global features over a wide range of operating conditions, that were given by the process model, were taught.<BR>Control was examined by two kinds of network. Both local and global learning were applid by a neural network, and the reaction temperature was controlled by manipulating either the coolant temperature or the feed rate. Although its calculation is simple and fast, satisfactory control was achieved. By using a forword network, the reaction temperature was manipulated by both the coolant temperature and the feed rate. By use of two operating variables, stabler control was obtained for wider target changes.

収録刊行物

  • 化学工学論文集  

    化学工学論文集 22(5), 1214-1221, 1996-09-10 

    The Society of Chemical Engineers, Japan

参考文献:  5件

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各種コード

  • NII論文ID(NAID)
    10002669674
  • NII書誌ID(NCID)
    AN00037234
  • 本文言語コード
    JPN
  • 資料種別
    ART
  • ISSN
    0386216X
  • NDL 記事登録ID
    4057593
  • NDL 雑誌分類
    ZP5(科学技術--化学・化学工業--化学工学)
  • NDL 請求記号
    Z17-725
  • データ提供元
    CJP書誌  NDL  J-STAGE 
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