JP4560772B2 - 抄紙機紙切れ予測装置、抄紙機紙切れ予測方法およびコンピュータプログラム - Google Patents
抄紙機紙切れ予測装置、抄紙機紙切れ予測方法およびコンピュータプログラム Download PDFInfo
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Description
f(x)=1/(1+e−x) 式(1)
このような人工ニューラルネットワークは、高速並列分散処理的な情報処理、学習能力、汎化能力などの性質を持っており、パターン認識や制御システムなどへ応用されている。
図1は、抄紙機紙切れ予測装置の一例について、概略構成を示す図である。
Y:出力されるプロセス値を0.1〜0.9のスケールで表した値
e:自然対数の底
V:中間層と出力層との間の重み係数
m:中間層ニューロンの数
j:個々の中間層ニューロンに対応する添え字
W:入力層と中間層との間の重み係数
n:入力値の数
i:個々の入力値に対応する添え字
X:入力するプロセス値を0.1〜0.9のスケールで表した値
である。
E=(1/2)・(YS−Y)2 式(3)
Y=f(netV) 式(4)
netV=ΣVj・Zj 式(5)
ΔVj=−η・(∂E/∂Vj)
=−η・(∂E/∂Y)・(∂Y/∂netV)・(∂netV/∂Vj)
= −η・{−(YS−Y)}・f’(netV)・Zj
=η・(YS−Y)・Y・(1−Y)・Zj 式(6)
Zj=f(netWj) 式(7)
netWj=ΣiWji・Xi 式(8)
となることを考慮して
ΔWji=−η・(∂E/∂Wji)
=−η・(∂E/∂Y)・(∂Y/∂netV)・(∂netV/∂Zj)・(∂Zj/∂netWj)・(∂netWj/∂Wji)
=−η・{−(YS−Y)}・f’(netV)・Vj・f’(netWj)・Xi
=η・(YS−Y)・Y・(1−Y)・Vj・Zj・(1−Zj)・Xi 式(9)
なお、式(1)に示すシグモイド関数fをxで微分すると、
f’(x)=e−x/(1+e−x)2
={1/(1+e−x)}・(1+e−x−1)/(1+e−x)
=f(x){1−f(x)} 式(10)
S’i=(Yk+1−Yk)/(Xi k+1−Xi k) 式(12)
Si=Si+S’i 式(13)
4 RAM
6 ROM
8 通信インタフェース
10 記憶装置
100 原料調成パート
101 パルプチェスト
102 循環パルプチェスト
103 叩解機
104 ミキサー
105 マシンチェスト
106 種上げポンプ
107 スタッフボックス
200 白水循環パート
201 白水サイロ
202 1次ファンポンプ
203 クリーナー
204 脱気タンク
205 2次ファンポンプ
206 スクリーン
300 抄紙機パート
301 インレット
302 ワイヤー
303 プレス
304 プレドライヤー
305 BM計
306 サイズ
307 アフタドライヤー
308 キャレンダー
309 リール
400 DCS
500 データベース
600 コンピュータ
700 監視モニター
Claims (8)
- 抄紙機における紙切れをコンピュータを用いて予測する抄紙機紙切れ予測装置であって、
抄紙に関する複数種のプロセス値を測定する測定手段と、
前記測定手段により測定された複数種のプロセス値を採取し保存するデータベースと、
前記データベースから前記複数種のプロセス値を取り出すコンピュータの通信インタフェースと、
前記データベースから取り出された複数種のプロセス値をニューラルネットワークに適用して紙切れの危険度を算出する前記コンピュータの危険度演算手段と、
前記危険度演算手段により算出された紙切れの危険度を表す信号を送出する前記コンピュータの信号送出手段と、
前記信号送出手段からの信号に応じて紙切れの危険度を示す情報を出力する出力手段と
を備え、
前記プロセス値は、紙料原料の流量、濃度、繊維長、フリーネス、紙料原料への薬品添加流量、および白水濃度を表す測定値を含み、
前記ニューラルネットワークは、単調増加関数で表される紙切れの危険度の数値、または、単調減少関数で表される紙切れ発生までの時間を代表する数値を教師信号として使用し、
前記紙切れの危険度を表す情報として、前記単調増加関数で表される紙切れの危険度の数値、および/または、前記単調減少関数で表される紙切れ発生までの時間を代表する数値、を出力する
ことを特徴とする抄紙機紙切れ予測装置。 - 前記抄紙機は叩解機、スクリーン、およびインレットを有し、
前記紙料原料の濃度は、前記叩解機からスクリーンまでの間の濃度、および前記インレット内の濃度を含むことを特徴とする請求項1に記載の抄紙機紙切れ予測装置。 - 前記紙料原料の繊維長は、平均繊維長または繊維長分布を含むことを特徴とする請求項1または2に記載の抄紙機紙切れ予測装置。
- 前記抄紙機は脱気タンク、プレス、およびドライヤーをさらに有し、
前記プロセス値は、前記叩解機の駆動負荷、前記脱気タンク内の紙料原料の液面高さ、前記インレット内のpH、前記プレスの脱水量、ならびに前記ドライヤーの蒸気流量および蒸気圧力を表す測定値を含むことを特徴とする請求項1ないし3のいずれかに記載の抄紙機紙切れ予測装置。 - 前記危険度演算手段に用いる複数種のプロセス値をニューラルネットワークに適用して、それぞれのプロセス値の紙切れ危険度への寄与率を算出する寄与率演算手段をさらに備え、
前記出力手段は、前記寄与率演算手段により算出された寄与率を示す情報を出力することを特徴とする請求項1ないし4のいずれかに記載の抄紙機紙切れ予測装置。 - 前記プロセス値に対応する前記抄紙機内の装置を制御するために前記プロセス値と比較する複数の目標値を記憶した記憶手段と、
前記記憶手段に記憶された複数の目標値のうち、前記寄与率演算手段により算出された寄与率の高いプロセス値と比較すべき目標値を修正する修正手段と
をさらに備えることを特徴とする請求項5に記載の抄紙機紙切れ予測装置。 - 抄紙機における紙切れをコンピュータを用いて予測する抄紙機の紙切れ予測方法であって、
前記コンピュータが前記抄紙機の抄紙に関する複数種のプロセス値を測定するための測定手段から前記プロセス値を収集するステップと、
前記コンピュータが前記収集するステップにおいて収集した複数種のプロセス値をデータベースに保存するステップと、
前記コンピュータが前記データベースに保存された複数種のプロセス値を取り出すステップと、
前記コンピュータが前記取り出すステップにおいて取り出された複数種のプロセス値をニューラルネットワークに適用して紙切れの危険度を算出するステップと、
前記コンピュータが前記算出するステップにおいて算出された紙切れの危険度を表す信号を送出するステップと、
前記送出するステップにおいて送出された信号に応じて、前記コンピュータに接続された出力手段から紙切れの危険度を示す情報を出力するステップと
を備え、
さらに、前記プロセス値は、紙料原料の流量、濃度、繊維長、フリーネス、紙料原料への薬品添加流量、および白水濃度を表す測定値を含み、
前記ニューラルネットワークは、単調増加関数で表される紙切れの危険度の数値、または、単調減少関数で表される紙切れ発生までの時間を代表する数値を教師信号として使用し、
前記紙切れの危険度を表す情報は、前記単調増加関数で表される紙切れの危険度の数値、および/または、前記単調減少関数で表される紙切れ発生までの時間を代表する数値、である
ことを特徴とする抄紙機紙切れ予測方法。 - 抄紙機における紙切れをコンピュータを用いて予測させるコンピュータプログラムであって、前記コンピュータに、
抄紙に関する複数種のプロセス値を測定する測定手段から、前記複数種のプロセス値を採取する手順と、
前記採取した複数種のプロセス値をデータベースに保存する手順と、
前記データベースに保存された複数種のプロセス値を取り出す手順と、
前記データベースから取り出された複数種のプロセス値を、ニューラルネットワークに適用して紙切れの危険度を危険度演算手段により算出する手順と、
前記危険度演算手段により算出された紙切れの危険度を表す信号を出力手段に送出する手順と、
前記出力手段から前記信号に応じた紙切れの危険度を示す情報を出力する手順と、
を実行させ、
さらに、前記プロセス値は、紙料原料の流量、濃度、繊維長、フリーネス、紙料原料への薬品添加流量、および白水濃度を表す測定値を含み、
前記ニューラルネットワークは、単調増加関数で表される紙切れの危険度の数値、または、単調減少関数で表される紙切れ発生までの時間を代表する数値を教師信号として使用し、
前記紙切れの危険度を表す情報は、前記単調増加関数で表される紙切れの危険度の数値、および/または、前記単調減少関数で表される紙切れ発生までの時間を代表する数値、である
ことを特徴とするコンピュータプログラム。
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