複雑な多変数プロセスを制御対象とする場合、プロセス制御としてモデル予測制御が広く用いられているが、制御パラメーターの最適化や実プロセスにおけるシステム同定には困難が伴う。そこで本研究ではこれらの問題を解決し迅速かつ安定な制御を行うことを目的として、ソフトセンサーモデルとその逆解析を用いた制御手法であるinverse soft sensor-based feed forward (ISFF)制御法を提案する。ISFFでは過去のデータベースを用いてU、Xを説明変数、yを目的変数としたソフトセンサーモデルを構築する。Xを設定値としてモデルの逆解析を行うことで、yの目的関数に応じた理想的なUの操作量を定量的に決定する。CSTRとフェドバッチ反応器のシミュレーターを用いたケーススタディを行い、連続プロセスにおけるyの迅速な設定値変更とバッチプロセスにおけるyの最大化に対してISFFが高い制御性能を発揮することを確認した。
