JPH05181507A - ポンププラント運転制御装置 - Google Patents
ポンププラント運転制御装置Info
- Publication number
- JPH05181507A JPH05181507A JP14335292A JP14335292A JPH05181507A JP H05181507 A JPH05181507 A JP H05181507A JP 14335292 A JP14335292 A JP 14335292A JP 14335292 A JP14335292 A JP 14335292A JP H05181507 A JPH05181507 A JP H05181507A
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- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims abstract description 46
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 13
- 230000000295 complement effect Effects 0.000 abstract 1
- 238000000034 method Methods 0.000 description 13
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 9
- 235000020681 well water Nutrition 0.000 description 5
- 239000002349 well water Substances 0.000 description 5
- 238000001816 cooling Methods 0.000 description 2
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 1
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- 238000012876 topography Methods 0.000 description 1
Landscapes
- Feedback Control In General (AREA)
- Control Of Non-Electrical Variables (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】 熟練運転員の知識及び蓄積されたデータを有
効に利用でき、制御変数の変更は熟練運転員の運転実績
データにより補完できるポンププラントの運転制御装置
を提供すること。 【構成】 過去の実績データを学習する機能を有し各種
計測データよりポンプ井の水位予測を行う水位予測手段
１０と、実績データを学習する機能を有し予測水位より
ポンプ吐出量を予測する要求吐出量予測手段２０と、各
ポンプに関するデータを格納した知識を有し予測ポンプ
吐出量からポンプの運転計画を作成するポンプ運転計画
手段３０とで構成してなるもの。
効に利用でき、制御変数の変更は熟練運転員の運転実績
データにより補完できるポンププラントの運転制御装置
を提供すること。 【構成】 過去の実績データを学習する機能を有し各種
計測データよりポンプ井の水位予測を行う水位予測手段
１０と、実績データを学習する機能を有し予測水位より
ポンプ吐出量を予測する要求吐出量予測手段２０と、各
ポンプに関するデータを格納した知識を有し予測ポンプ
吐出量からポンプの運転計画を作成するポンプ運転計画
手段３０とで構成してなるもの。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明はポンププラントにおける
複数のポンプの運転制御に適用される運転制御装置に関
する。
複数のポンプの運転制御に適用される運転制御装置に関
する。
【０００２】
【従来の技術】ポンププラントは図６に示したような構
成になっている。すなわち、河川又は貯水池などの水を
流入ゲート１より取り込み、沈砂池２を介してポンプ井
３に貯水する。ポンプ井３の水は制御された複数台のポ
ンプ４により汲み上げられ、吐出槽５へ供給される。
成になっている。すなわち、河川又は貯水池などの水を
流入ゲート１より取り込み、沈砂池２を介してポンプ井
３に貯水する。ポンプ井３の水は制御された複数台のポ
ンプ４により汲み上げられ、吐出槽５へ供給される。
【０００３】このようなポンププラントにおけるポンプ
４の従来の制御方法としては、降雨量及び降雨強度の２
つの気象情報や、ポンプ井３の水位、流入量及びポンプ
吐出量の３つの観測情報に基づいて、熟練運転員が経験
的に必要なポンプ４のポンプ台数と起動タイミングとを
判断し、運転計画を作成するものである。
４の従来の制御方法としては、降雨量及び降雨強度の２
つの気象情報や、ポンプ井３の水位、流入量及びポンプ
吐出量の３つの観測情報に基づいて、熟練運転員が経験
的に必要なポンプ４のポンプ台数と起動タイミングとを
判断し、運転計画を作成するものである。
【０００４】また、従来の別の制御方法としては、図７
に示すように、気象情報及び観測事象を入力、熟練運転
員の運転指令を出力として、学習機能を有する学習制御
装置に熟練運転員の運転制御技術を学習させ、これによ
り、熟練運転員の判断と同等のポンプ運転制御指令を得
る方法も開発されている。
に示すように、気象情報及び観測事象を入力、熟練運転
員の運転指令を出力として、学習機能を有する学習制御
装置に熟練運転員の運転制御技術を学習させ、これによ
り、熟練運転員の判断と同等のポンプ運転制御指令を得
る方法も開発されている。
【０００５】更に、他の従来の制御方法としては、特開
平１−１１３８１０号公報、特開平１−１１３８１１号
公報及び特開平１−１１３８１２号公報に開示されてい
るように、熟練運転員の運転制御に関する知識をルール
の形で整理・格納し、流入量やポンプ井水位などの入力
データに従って、先の知識を用いた推論を行い、ポンプ
運転制御指令を得る方法も知られている。
平１−１１３８１０号公報、特開平１−１１３８１１号
公報及び特開平１−１１３８１２号公報に開示されてい
るように、熟練運転員の運転制御に関する知識をルール
の形で整理・格納し、流入量やポンプ井水位などの入力
データに従って、先の知識を用いた推論を行い、ポンプ
運転制御指令を得る方法も知られている。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】上述した従来のポンプ
プラントの運転方法において、熟練運転員の経験のみに
頼る方法では、熟練運転員の知識の蓄積、伝承が困難で
あり、運転員の個人差による制御の判断基準に差が出て
くる。
プラントの運転方法において、熟練運転員の経験のみに
頼る方法では、熟練運転員の知識の蓄積、伝承が困難で
あり、運転員の個人差による制御の判断基準に差が出て
くる。
【０００７】また、熟練運転員の運転制御技術を学習さ
せる方法では、判断を１つの学習制御装置に依存してい
るため、制御変数の修正、調整や、複数のポンプの選定
や使用順序の決定といった運転計画の作成が困難であ
る。例えば、ポンプの増設に伴うポンプ吐出量の修正
や、流域地形の変化に伴う流入量の修正が必要であった
場合、全データを再び学習し直すことになる。
せる方法では、判断を１つの学習制御装置に依存してい
るため、制御変数の修正、調整や、複数のポンプの選定
や使用順序の決定といった運転計画の作成が困難であ
る。例えば、ポンプの増設に伴うポンプ吐出量の修正
や、流域地形の変化に伴う流入量の修正が必要であった
場合、全データを再び学習し直すことになる。
【０００８】更に、先の知識を用いた推論による方法
は、実際には大雨時の運転実績データが少ないため、知
識の抽出が困難である。また、制御に用いるパラメータ
が多いため、新しい知識の導入時や、知識の修正時に他
の知識との整合性の維持が困難となる。
は、実際には大雨時の運転実績データが少ないため、知
識の抽出が困難である。また、制御に用いるパラメータ
が多いため、新しい知識の導入時や、知識の修正時に他
の知識との整合性の維持が困難となる。
【０００９】本発明はこのような問題点に注目してなさ
れたもので、学習時に与えたポンププラントの熟練運転
員の運転実績データにより補完できる範囲で同等な運転
制御を行うことのできるポンププラントの運転制御装置
を提供しようとするものである。
れたもので、学習時に与えたポンププラントの熟練運転
員の運転実績データにより補完できる範囲で同等な運転
制御を行うことのできるポンププラントの運転制御装置
を提供しようとするものである。
【００１０】本発明は更に、流入量の予測制度を高め
て、水位及びポンプ吐出量の制度を向上せしめたポンプ
プラントの運転制御装置を提供するにある。
て、水位及びポンプ吐出量の制度を向上せしめたポンプ
プラントの運転制御装置を提供するにある。
【００１１】
【課題を解決するための手段】本発明によれば、ポンプ
プラントのポンプ井の水位予測を行うための学習機能を
有する水位予測手段と、この水位予測手段の出力を入力
としてポンプ吐出量を予測するための学習機能を有する
ポンプ吐出量予測手段と、このポンプ吐出量予測手段の
出力を入力としてポンプの運転計画を作成するための知
識を有するポンプ運転計画手段とを備えてなるポンププ
ラント運転制御装置が提供される。
プラントのポンプ井の水位予測を行うための学習機能を
有する水位予測手段と、この水位予測手段の出力を入力
としてポンプ吐出量を予測するための学習機能を有する
ポンプ吐出量予測手段と、このポンプ吐出量予測手段の
出力を入力としてポンプの運転計画を作成するための知
識を有するポンプ運転計画手段とを備えてなるポンププ
ラント運転制御装置が提供される。
【００１２】更に、本発明によれば、ポンププラントの
ポンプ井の水位予測を行うための学習機能を有する水位
予測手段と、この水位予測手段の出力を入力としてポン
プ吐出量を予測するための学習機能を有するポンプ吐出
量予測手段と、このポンプ吐出量予測手段の出力を入力
としてポンプの運転計画を作成するための知識を有する
ポンプ運転計画手段と、このポンプ運転計画手段の出力
及び気象情報を入力としてポンプ井流入量予測を行い、
その出力を次時刻での水位予測手段の入力とする機能を
有する流入量予測手段とを備えてなるポンププラント運
転制御装置が提供されれる。
ポンプ井の水位予測を行うための学習機能を有する水位
予測手段と、この水位予測手段の出力を入力としてポン
プ吐出量を予測するための学習機能を有するポンプ吐出
量予測手段と、このポンプ吐出量予測手段の出力を入力
としてポンプの運転計画を作成するための知識を有する
ポンプ運転計画手段と、このポンプ運転計画手段の出力
及び気象情報を入力としてポンプ井流入量予測を行い、
その出力を次時刻での水位予測手段の入力とする機能を
有する流入量予測手段とを備えてなるポンププラント運
転制御装置が提供されれる。
【００１３】
【作用】水位予測手段において、まず過去の実績データ
を学習する。そして、複数の入力情報に対して制御変数
値を出力する。ポンプ吐出量予測手段において、同様に
過去の実績データを学習する。次に先の制御変数値を含
む入力情報を入力して別の制御変数値を出力し、更に、
その制御変数値を含む入力情報を計画作成のための知識
を有するポンプ運転計画手段に入力し、その手段の持つ
知識を参照してポンプ運転制御指令を出力し、ポンププ
ラントの制御を行う。更に、その運転制御指令を含む入
力情報を流入量予測手段に入力して予測値を出力し、そ
の出力を次時刻における水位予測手段の入力情報の１つ
とする。
を学習する。そして、複数の入力情報に対して制御変数
値を出力する。ポンプ吐出量予測手段において、同様に
過去の実績データを学習する。次に先の制御変数値を含
む入力情報を入力して別の制御変数値を出力し、更に、
その制御変数値を含む入力情報を計画作成のための知識
を有するポンプ運転計画手段に入力し、その手段の持つ
知識を参照してポンプ運転制御指令を出力し、ポンププ
ラントの制御を行う。更に、その運転制御指令を含む入
力情報を流入量予測手段に入力して予測値を出力し、そ
の出力を次時刻における水位予測手段の入力情報の１つ
とする。
【００１４】
【実施例】図１は、本発明に係るポンププラント運転制
御装置を示すブロック線図である。図１において、符号
１０はポンププラントのポンプ井の水位予測を行うため
の学習機能を有する水位予測手段、２０はこの水位予測
手段１０の出力を入力としてポンプ吐出量を予測するた
めの学習機能を有する要求吐出量予測手段、３０はこの
要求吐出量予測手段２０の出力を入力としてポンプの運
転計画を作成するための知識を有する運転計画手段であ
る。
御装置を示すブロック線図である。図１において、符号
１０はポンププラントのポンプ井の水位予測を行うため
の学習機能を有する水位予測手段、２０はこの水位予測
手段１０の出力を入力としてポンプ吐出量を予測するた
めの学習機能を有する要求吐出量予測手段、３０はこの
要求吐出量予測手段２０の出力を入力としてポンプの運
転計画を作成するための知識を有する運転計画手段であ
る。
【００１５】水位予測手段１０及び要求吐出量予測手段
２０は、計算機上に実現したニューラルネットである。
また、ポンプ運転計画手段３０はエキスパートシステム
である。
２０は、計算機上に実現したニューラルネットである。
また、ポンプ運転計画手段３０はエキスパートシステム
である。
【００１６】水位予測手段１０において、降水計測手段
１１はこの出力として得られる降雨量の時系列情報を流
入量予測手段１２に供給し、この流入量予測手段１２は
入力された降雨量からポンプ場への流入量を予測した値
を出力する。水位計測手段１３はポンプ井水位を出力す
る。そして、予測手段１４は、降雨量と、流入量予測手
段１２からの出力である流入量予測値と、水位計測手段
１３から得られる現在のポンプ井水位と、ポンプ起動台
数及び吐出弁開度から決定されるポンプ吐出量現在値と
から、次時刻における水位を予測し、予測水位として出
力する。図２に、この予測手段１４の入出力値の変化を
表す実施例を示す。なお、予測手段１４は、過去の実績
データを学習した結果を有している。
１１はこの出力として得られる降雨量の時系列情報を流
入量予測手段１２に供給し、この流入量予測手段１２は
入力された降雨量からポンプ場への流入量を予測した値
を出力する。水位計測手段１３はポンプ井水位を出力す
る。そして、予測手段１４は、降雨量と、流入量予測手
段１２からの出力である流入量予測値と、水位計測手段
１３から得られる現在のポンプ井水位と、ポンプ起動台
数及び吐出弁開度から決定されるポンプ吐出量現在値と
から、次時刻における水位を予測し、予測水位として出
力する。図２に、この予測手段１４の入出力値の変化を
表す実施例を示す。なお、予測手段１４は、過去の実績
データを学習した結果を有している。
【００１７】要求吐出量予測手段２０は、水位予測手段
１０からの出力であるポンプ井水位予測値と、ポンプ井
水位の時系列データから計算手段２１で計算される水位
変化率や限界水位との水位の偏差情報から、予測手段２
２にて次時刻で要求されるポンプ吐出量を決定し、要求
吐出量として出力する。図３に、この予測手段２２の入
出力値の変化を表す実施例を示す。なお、予測手段２２
においても、過去の実績データを学習した結果を有して
いる。
１０からの出力であるポンプ井水位予測値と、ポンプ井
水位の時系列データから計算手段２１で計算される水位
変化率や限界水位との水位の偏差情報から、予測手段２
２にて次時刻で要求されるポンプ吐出量を決定し、要求
吐出量として出力する。図３に、この予測手段２２の入
出力値の変化を表す実施例を示す。なお、予測手段２２
においても、過去の実績データを学習した結果を有して
いる。
【００１８】水位予測手段１０及び要求吐出量予測手段
２０の予測手段１４及び２２は、３層のニューラルネッ
トワークモデルで、入力を現在から過去３０分間、５分
間隔毎の時系列データ、出力を次時刻の水位、または吐
出量とする。これらのデータは、０〜１の範囲に規格化
し、アナログ量として与える。また、学習データは、複
数台のポンプが起動された大雨時の熟練運転員の実績デ
ータとし、それらをＢＰ学習法（誤差逆伝播学習法；Ba
ck Propagation）で繰り返し学習させる。
２０の予測手段１４及び２２は、３層のニューラルネッ
トワークモデルで、入力を現在から過去３０分間、５分
間隔毎の時系列データ、出力を次時刻の水位、または吐
出量とする。これらのデータは、０〜１の範囲に規格化
し、アナログ量として与える。また、学習データは、複
数台のポンプが起動された大雨時の熟練運転員の実績デ
ータとし、それらをＢＰ学習法（誤差逆伝播学習法；Ba
ck Propagation）で繰り返し学習させる。
【００１９】ポンプ運転計画手段３０は、要求吐出量予
測手段２０の出力である要求吐出量から必要なポンプ台
数を決定し、さらに推論エンジン３１がデータベース３
２内に格納されている各ポンプの使用履歴、起動時間、
再起動冷却時間などの制限条件を参照し、最適な運転ポ
ンプ及びその運転計画を決定する。このポンプ運転計画
手段３０は、ルールの形で知識を整理したエキスパート
システムである。このルールとは、ポンプ起動時には使
用頻度の低いポンプを優先的に使用する、頻度が同じな
らば冷却時間の長い方を使用する、などである。図４
に、このポンプ運転計画手段３０の入出力値の変化を表
す実施例を示す。
測手段２０の出力である要求吐出量から必要なポンプ台
数を決定し、さらに推論エンジン３１がデータベース３
２内に格納されている各ポンプの使用履歴、起動時間、
再起動冷却時間などの制限条件を参照し、最適な運転ポ
ンプ及びその運転計画を決定する。このポンプ運転計画
手段３０は、ルールの形で知識を整理したエキスパート
システムである。このルールとは、ポンプ起動時には使
用頻度の低いポンプを優先的に使用する、頻度が同じな
らば冷却時間の長い方を使用する、などである。図４
に、このポンプ運転計画手段３０の入出力値の変化を表
す実施例を示す。
【００２０】図５は、本発明に係るポンププラントの運
転制御装置の別の実施例を示すブロック線図である。図
中、図１と同一の要素については同一の符号を付して、
その詳細な説明は省略する。図５によれば、水位予測手
段１０において次時刻の水位予測のために入力される流
入量予測値を、ポンプ運転計画手段３０及び他の時系列
情報を入力情報とする流入量予測手段４０から得てい
る。この流入量予測手段４０は数値解析システムであ
る。
転制御装置の別の実施例を示すブロック線図である。図
中、図１と同一の要素については同一の符号を付して、
その詳細な説明は省略する。図５によれば、水位予測手
段１０において次時刻の水位予測のために入力される流
入量予測値を、ポンプ運転計画手段３０及び他の時系列
情報を入力情報とする流入量予測手段４０から得てい
る。この流入量予測手段４０は数値解析システムであ
る。
【００２１】流入量予測手段４０は、降雨計測手段４
１、降雨予測手段４２と、流入量解析手段４３とで構成
され、降雨計測手段４１からの出力として得られる降雨
強度と、降雨予測手段４２からの出力として得られる予
想降雨量と、ポンプ運転計画手段３０からの出力である
ポンプ運転制御指令とから、水位予測手段１０における
予測手段１４にて次時刻で要求される流入量を流入量解
析手段４３で計算し、流入量予測値として出力する。こ
の流入量予測手段４０は、気象庁の地域気象観測システ
ム「アメダス」からのリアルタイムの情報を、ＮＴＴ回
線により取り込み、対象地域の降雨流出モデルにより解
析を行う。
１、降雨予測手段４２と、流入量解析手段４３とで構成
され、降雨計測手段４１からの出力として得られる降雨
強度と、降雨予測手段４２からの出力として得られる予
想降雨量と、ポンプ運転計画手段３０からの出力である
ポンプ運転制御指令とから、水位予測手段１０における
予測手段１４にて次時刻で要求される流入量を流入量解
析手段４３で計算し、流入量予測値として出力する。こ
の流入量予測手段４０は、気象庁の地域気象観測システ
ム「アメダス」からのリアルタイムの情報を、ＮＴＴ回
線により取り込み、対象地域の降雨流出モデルにより解
析を行う。
【００２２】
【発明の効果】以上のように、本発明によれば、熟練運
転員の判断を学習した水位予測手段１０、要求吐出量予
測手段２０及び運転に関する知識を有するポンプ運転計
画手段３０により、熟練運転員と同等の運転制御ができ
る。また、水位予測手段１０、要求吐出量予測手段２０
及びポンプ運転計画手段３０という熟練運転員の３つの
判断過程に対応した３つの手段を設けているため、制御
変数の修正や重要度の低い制御変数の入力データからの
削除が必要な場合、全データを再び学習するのではな
く、関連する装置のみ学習すればよく、装置の調整が容
易になる。また、ポンプ運転計画手段３０においてポン
プの選定に関するルールを与えることで、複数のポンプ
の最適な運転計画が可能になる。
転員の判断を学習した水位予測手段１０、要求吐出量予
測手段２０及び運転に関する知識を有するポンプ運転計
画手段３０により、熟練運転員と同等の運転制御ができ
る。また、水位予測手段１０、要求吐出量予測手段２０
及びポンプ運転計画手段３０という熟練運転員の３つの
判断過程に対応した３つの手段を設けているため、制御
変数の修正や重要度の低い制御変数の入力データからの
削除が必要な場合、全データを再び学習するのではな
く、関連する装置のみ学習すればよく、装置の調整が容
易になる。また、ポンプ運転計画手段３０においてポン
プの選定に関するルールを与えることで、複数のポンプ
の最適な運転計画が可能になる。
【００２３】更に、本発明によれば、流入量予測手段４
０において、ポンプ運転計画手段３０の出力である運転
制御指令を気象情報と併せて入力してやることで、現時
点のポンププラント状態に基づく流入量予測が可能とな
り、予測精度の高い情報の出力が可能になる。
０において、ポンプ運転計画手段３０の出力である運転
制御指令を気象情報と併せて入力してやることで、現時
点のポンププラント状態に基づく流入量予測が可能とな
り、予測精度の高い情報の出力が可能になる。
【図１】本発明に係るポンププラント運転制御装置の第
１の実施例を示したブロック線図である。
１の実施例を示したブロック線図である。
【図２】水位予測手段の学習制御の一例を示した各種情
報の変化図である。
報の変化図である。
【図３】要求吐出量予測手段の学習制御の一例を示した
各種情報の変化図である。
各種情報の変化図である。
【図４】ポンプ運転計画手段の運転支援の一例を示した
入出力値の変化図である。
入出力値の変化図である。
【図５】本発明に係るポンププラント運転制御装置の第
２の実施例を示したブロック線図である。
２の実施例を示したブロック線図である。
【図６】ポンププラントの概念図である。
【図７】従来のポンププラント運転制御装置の一実施例
を示すブロック線図である。
を示すブロック線図である。
１０ 水位予測手段 １１ 降雨計測手段 １２ 流入量予測手段 １３ 水位計測手段 １４ 予測手段 ２０ 要求吐出量予測手段 ２１ 計算手段 ２２ 予測手段 ３０ ポンプ運転計画手段 ３１ 推論エンジン ３２ データベース ４０ 流入量予測手段 ４１ 降雨計測手段 ４２ 降雨予測手段 ４３ 流入量解析手段
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.5 識別記号 庁内整理番号 ＦＩ 技術表示箇所 Ｇ０５Ｄ 9/12 Ｃ 7001−3Ｈ
Claims (2)
- 【請求項１】ポンププラントのポンプ井の水位予測を行
うための学習機能を有する水位予測手段と、この水位予
測手段の出力を入力としてポンプ吐出量を予測するため
の学習機能を有するポンプ吐出量予測手段と、このポン
プ吐出量予測手段の出力を入力としてポンプの運転計画
を作成するための知識を有するポンプ運転計画手段とを
備えてなるポンププラント運転制御装置。 - 【請求項２】ポンププラントのポンプ井の水位予測を行
うための学習機能を有する水位予測手段と、この水位予
測手段の出力を入力としてポンプ吐出量を予測するため
の学習機能を有するポンプ吐出量予測手段と、このポン
プ吐出量予測手段の出力を入力としてポンプの運転計画
を作成するための知識を有するポンプ運転計画手段と、
このポンプ運転計画手段の出力及び気象情報を入力とし
てポンプ井流入量予測を行い、その出力を次時刻での水
位予測手段の入力とする機能を有する流入量予測手段と
を備えてなるポンププラント運転制御装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP14335292A JPH05181507A (ja) | 1991-10-31 | 1992-05-08 | ポンププラント運転制御装置 |
Applications Claiming Priority (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3-313871 | 1991-10-31 | ||
| JP31387191 | 1991-10-31 | ||
| JP14335292A JPH05181507A (ja) | 1991-10-31 | 1992-05-08 | ポンププラント運転制御装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH05181507A true JPH05181507A (ja) | 1993-07-23 |
Family
ID=26475114
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP14335292A Withdrawn JPH05181507A (ja) | 1991-10-31 | 1992-05-08 | ポンププラント運転制御装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH05181507A (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH11202903A (ja) * | 1998-01-07 | 1999-07-30 | Nippon Steel Corp | 製造プロセスの状態量推定方法 |
| JP2023143457A (ja) * | 2022-03-25 | 2023-10-06 | 株式会社日立ハイテクソリューションズ | 制御装置、操作量算出モデル生成装置および制御方法 |
-
1992
- 1992-05-08 JP JP14335292A patent/JPH05181507A/ja not_active Withdrawn
Cited By (2)
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