Partial Least Squares Regressionを用いた蒸留塔製品組成の推定制御 Inferential Control of Distillation Composition Using Partial Least Squares Regression

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抄録

蒸留塔の製品組成制御を実現する方法として, プロセス変数から計算される組成推定値を制御に用いる方法が考えられる.本研究では多成分蒸留塔を対象とし, 塔内温度測定値に基づく組成推定モデルを Partial Least Squares regressionを利用して構築した.定常データおよび時系列データを用いて構築した組成推定モデルを比較した結果, 時系列デ-タを用いることによって推定精度を大幅に改善できることを示した.また, プロセスの動特性をモデルに組み込む方法として, 過去のデータの利用が有効であることを示した.さらに, 構築した組成推定モデルの組成制御への適用について検討し, 温度制御と組成制御を組み合わせたカスケード制御構造が優れていることをシミュレーションにより確認した.

In order to control product compositions in a multicomponent distillation column, the composition estimated from measured tray temperatures is used. In this paper, inferential models of product compositions are constructed using Partial Least Squares regression, on the basis of steady-state and time series temperature measurements. The accuracy of the estimation is greatly improved by using a dynamic model. It is also found that the use of past temperature measurements is effective for improv-ing the performance of the inferential model. From the detailed dynamic simulation results, it is found that the cascade control system using the proposed inferential model works very well.

収録刊行物

  • 化学工学論文集  

    化学工学論文集 24(3), 425-430, 1998-05-10 

    The Society of Chemical Engineers, Japan

参考文献:  6件

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各種コード

  • NII論文ID(NAID)
    10002910148
  • 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
    4492452
  • 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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