論文の概要: Deep Koopman Economic Model Predictive Control of a Pasteurisation Unit

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.04437v1
• Date: Thu, 06 Nov 2025 15:08:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-07 20:17:53.467656
• Title: Deep Koopman Economic Model Predictive Control of a Pasteurisation Unit
• Title（参考訳）: パスツール化ユニットの深部クープマン経済モデル予測制御
• Authors: Patrik Valábek, Michaela Horváthová, Martin Klaučo,
• Abstract要約: 本稿では,実験室規模パスツール化ユニット(PU)の効率的な運用を目的とした深層クープマン型経済モデル予測制御(EMPC)を提案する。 ディープクープマンモデルはニューラルネットワークを用いて実験データから線形力学を学習する。 クープマンをベースとしたEMPCによる定常運転は電気エネルギーを10.2%削減する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper presents a deep Koopman-based Economic Model Predictive Control (EMPC) for efficient operation of a laboratory-scale pasteurization unit (PU). The method uses Koopman operator theory to transform the complex, nonlinear system dynamics into a linear representation, enabling the application of convex optimization while representing the complex PU accurately. The deep Koopman model utilizes neural networks to learn the linear dynamics from experimental data, achieving a 45% improvement in open-loop prediction accuracy over conventional N4SID subspace identification. Both analyzed models were employed in the EMPC formulation that includes interpretable economic costs, such as energy consumption, material losses due to inadequate pasteurization, and actuator wear. The feasibility of EMPC is ensured using slack variables. The deep Koopman EMPC and N4SID EMPC are numerically validated on a nonlinear model of multivariable PU under external disturbance. The disturbances include feed pump fail-to-close scenario and the introduction of a cold batch to be pastuerized. These results demonstrate that the deep Koopmand EMPC achieves a 32% reduction in total economic cost compared to the N4SID baseline. This improvement is mainly due to the reductions in material losses and energy consumption. Furthermore, the steady-state operation via Koopman-based EMPC requires 10.2% less electrical energy. The results highlight the practical advantages of integrating deep Koopman representations with economic optimization to achieve resource-efficient control of thermal-intensive plants.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,実験室規模のパスツール化ユニット(PU)の効率的な運用を目的とした,深層クープマン型経済モデル予測制御(EMPC)を提案する。 この手法はクープマン作用素理論を用いて複素非線形系の力学を線形表現に変換し、複素PUを正確に表現しながら凸最適化の適用を可能にする。 ディープクープマンモデルでは、ニューラルネットワークを用いて実験データから線形ダイナミクスを学習し、従来のN4SIDサブスペース識別よりもオープンループ予測精度を45%向上させる。 いずれのモデルもEMPCの定式化に採用され,エネルギー消費,不適切な牧畜による材料損失,アクチュエータ摩耗などの解釈可能な経済コストが考慮された。 EMPCの実現性はスラック変数を用いて保証される。 深部クープマンEMPCとN4SIDEMPCは外乱下での多変量PUの非線形モデル上で数値的に検証される。 この障害には、フィードポンプのフェール・トゥ・クロースシナリオや、ペーストするコールドバッチの導入が含まれる。 これらの結果は,N4SIDベースラインと比較して経済コストの32%削減を実現していることを示す。 この改善は主に材料損失とエネルギー消費の削減によるものである。 さらに、クープマンをベースとしたEMPCによる定常運転は電気エネルギーを10.2%削減する。 その結果, 深部クープマン表現と経済最適化を統合して, 熱集約プラントの資源効率制御を実現するという実用的利点が浮き彫りになった。

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