山下研究室は伝達関数に基づくARX(Auto-Regressive with eXogenous)モデルのための新規モデル同定法を提案しました。この方法は、工業的な精製プラントにおけるMPCコントローラーの蒸留塔のメンテナンス問題に適用されました。その同定法はゼロ次ホールド(ZOH)を除いて、近似を行わないでARXモデルに変換されます。伝達関数のモデルパラメーターは直接推定されています。プロセス制御、特にMPCsのためのモデル同定は最高の性能に達するために重要です。しかし、モデル同定のためのステップテストは時間のかかる作業です。モデル同定技術はステップテストの時間を節約するのに必要不可欠であり、多変数システムのモデル同定法は時間の節約のために有用かつ有益です。ここで提案された方法は閉ループ同定法に適してます。

詳しくはControl Engineering Practice(Journal)をご覧ください。

Yamashita research group (collaboration with JX Nippon Oil & Energy Corp.) has proposed a novel model identification methodology for ARX ((Auto-Regressive with eXogenous)) models based on transfer function.This method was applied to a model maintenance problem of a distillation column with MPC controllers in an industrial refinery plant. The identification approach converts transfer functions to ARX models with no approximation, except zero-order hold (ZOH). Model parameters of the transfer functions are estimated directly. Model identification for process controls, especially MPCs, is of great importance for achieving the highest performance from them. However, step testing for model identification is a time-consuming task. Model identification techniques are necessary to save time for step tests and a closed-loop identification method of multivariable systems is useful and helpful for time-saving. Herein, the proposed method is suited for a closed-loop identification technique .

For further reading:Control Engineering Practice (Journal website)

Research topic from TUAT Chemical Engineering