本論文は，線形ダイナミックモデルにインクリメンタル形式の自己回帰移動平均モデル（ARXモデル）を使用した線形モデル予測制御を提案する．このモデルを使用したモデル予測制御はプロセス産業の制御システムを構築する上で問題になる未測定外乱に対して，ロバスト性が高い制御を実現できる．現在までに提案されている多くのモデル予測制御は，未測定外乱に対して，非線形モデル予測制御を適用する，または，未測定外乱推定を行いその推定値をモデル予測制御のフィードフォワード変数として取り扱い対応を行ってきた．提案するモデル予 …
本論文では，非線形性の強いプロセスに対して，複数の局所制御系をコーディネーションして制御する手法を提案する．提案手法は，プロセスの局所モデルをもとに局所制御系を構築し，これらを並列に配置する．そして，それぞれの局所制御系の算出する局所操作量をアフィン結合してプロセスへの操作量とする．結合係数の決定関数としてソフトマックス関数を用い，調節パラメータを導入することによって，制御性能を調節できるようにした．提案手法を運転条件によって液面高さが変化する連続撹拌槽型反応器（CSTR）の温度制御問題に適用し …
This paper proposes a new control approach for highly nonlinear chemical processes with operational mode changes. We combine a successive linearization and an MLD (mixed logical dynamical) formulation to transform an MPC (model predictive control) …
This paper proposes a new control approach for highly nonlinear chemical processes with operational mode changes. We combine a successive linearization and an MLD (mixed logical dynamical) formulation to transform an MPC (model predictive control) …