DCS制御の研削システムの最適運用のためのインテリジェンスベースの監督制御

製品の粒子サイズや研削生産率を含む最終研削生産指標（GPI）を最適化し、全体的な製造性能要件を満たすことが、研削回路（GC）の自動制御の主な機能です。しかし、GCプロセスの複雑で時間変化する特性から、これらのGPIは低レベルの分散制御システム（DCS）だけで最適化することができず、したがってオペレーターが自らの運用経験を用いてDCSのセットポイントを手動で決定することがしばしば行われます。人間が関与することで、GC運用のパフォーマンスや安全性、安定性は人為的エラーに影響される可能性があります。この実際の課題に焦点を当て、本論文では、制御ループセットポイント最適化モジュール、人工ニューラルネットワークに基づくソフトセンサー モジュール、ファジィロジックに基づく動的調整器、および専門家に基づく過負荷診断および調整モジュールを含むインテリジェンスベースの監督制御戦略を提案します。これにより、GCシステムの制御タスクを実行します。このハイブリッドシステムは、境界条件の変化や差し迫った過負荷状態に応じてDCS制御の研削システムのセットポイントを自動的に調整することができ、オペレーターの必要性を排除します。実際の応用により、提案するアプローチの妥当性と有効性が示されています。