プロセス運転情報を活用した適応型モデル選択法の開発

抄録

適応型モデルとは、データの時間変化への追随や予測性の高い統計モデルの構築を意図し、ソフトセンサーに組み込まれるモデル更新手法のことである。従来、ソフトセンサーの研究は、1 種の適応型モデルを単体で利用するものとして進められるが、単体の適応型モデルでは統計モデルの正確性をあらゆる局面で維持することが困難とされる。これを受け先行研究は、2 種の適応型モデルを併用する方法を開発した。しかしこの方法は、予測精度の高い適応型モデルを原理上選択できない点、適用可能な適応型モデルの組み合わせが限られている点が課題とされた。そこで本研究は、併用する適応型モデル全てに対し予測精度を評価することで先の課題を解消できる、適応型モデルの選択的使用法を提案する。提案手法について、数値シミュレーションデータを用いて有効性を評価した。