論文の概要: Dynamic Controlled Variables Based Dynamic Self-Optimizing Control

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.06469v1
• Date: Thu, 07 May 2026 15:56:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-08 22:27:11.964496
• Title: Dynamic Controlled Variables Based Dynamic Self-Optimizing Control
• Title（参考訳）: 動的制御変数に基づく動的自己最適化制御
• Authors: Chenchen Zhou, Shaoqi Wang, Hongxin Su, Xinhui Tang, Yi Cao, Shuang-Hua Yang,
• Abstract要約: 本稿では,動的最適化のための自己最適化制御問題を提案する。 動的制御変数(DCV)という新しい概念が提案され,暗黙的な制御ポリシーが提示される。 3つのケーススタディは,多値および不連続関数の近似におけるDCVの有効性と優位性を検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.059292799393625
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Self-optimizing control is a strategy for selecting controlled variables, where the economic objective guides the selection and design of controlled variables, with the expectation that maintaining the controlled variables at constant values can achieve optimization effects, translating the process optimization problem into a process control problem. Currently, self-optimizing control is widely applied to steady-state optimization problems. However, the development of process systems exhibits a trend towards refinement, highlighting the importance of optimizing dynamic processes such as batch processes and grade transitions. This paper formally introduces the self-optimizing control problem for dynamic optimization, termed the dynamic self-optimizing control problem, extending the original definition of self-optimizing control. A novel concept, "dynamic controlled variables" (DCVs), is proposed, and an implicit control policy is presented based on this concept. The paper theoretically analyzes the advantages and generality of DCVs compared to explicit control strategies and elucidates the relationship between DCVs and traditional controllers. Moreover, this paper puts forth a data-driven approach to designing self-optimizing DCVs, which considers DCV design as a mapping identification problem and employs deep neural networks to parameterize the variables. Three case studies validate the efficacy and superiority of DCVs in approximating multi-valued and discontinuous functions, as well as their application to dynamic optimization problems with non-fixed horizons, which traditional self-optimizing control methods are unable to address.
• Abstract（参考訳）: 自己最適化制御は、制御変数の選択と設計を経済的な目的が導く制御変数を選択するための戦略であり、制御変数を一定値に保つことで最適化効果を達成し、プロセス最適化問題をプロセス制御問題に変換することを期待する。 現在、自己最適化制御は定常最適化問題に広く適用されている。 しかし、プロセスシステムの開発は改善の傾向を示し、バッチプロセスやグレード遷移といった動的なプロセスを最適化することの重要性を強調している。 本稿では、動的最適化のための自己最適化制御問題を、動的自己最適化制御問題と呼び、本来の自己最適化制御の定義を拡張した。 動的制御変数(DCV)という新しい概念が提案され,この概念に基づいて暗黙的な制御ポリシーが提示される。 本論文は,DCVの利点と汎用性を明示的な制御戦略と比較して理論的に分析し,DCVと従来のコントローラの関係を解明する。 さらに,DCV設計をマッピング識別問題として考慮し,変数のパラメータ化にディープニューラルネットワークを用いる,自己最適化型DCVの設計のためのデータ駆動型アプローチを提案する。 3つのケーススタディは、DCVが多値かつ不連続な関数を近似する上での有効性と優位性を検証するとともに、従来の自己最適化制御手法では対応できない非固定地平線による動的最適化問題にも適用できることを示した。

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