Control of a polybutylene succinate (pbs) polymerization in a semi-batch reactor by neural network model based predictive controller - Takorn Plengsangsri (Chulalongkorn University, 2022)
พอลิบิวทิลีนซัคซิเนตเป็นพลาสติกที่ย่อยสลายได้ทางชีวภาพซึ่งเป็นที่รู้จักดีในด้านความแข็งแรงและการใช้งานที่หลากหลายงานวิจัยนี้นำเสนอกลยุทธ์การควบคุมด้วยวิธีการขับเคลื่อนด้วยข้อมูลเพื่อจำลองการควบคุมอุณหภูมิในเครื่องปฏิกรณ์กึ่งแบทช์ระหว่างการสังเคราะห์พอลิเมอร์ ซึ่งได้ถูกเปรียบเทียบประสิทธิภาพการควบคุมกับตัวควบคุมแบบทั่วไป เช่น ตัวควบคุมพีไอดีและตัวควบคุมที่อาศัยการคาดการณ์แบบจำลอง (MPC) โดยได้ศึกษาและพัฒนาการควบคุมที่อาศัยการคาดการณ์แบบจำลองโครงข่ายประสาทเทียม (NNMPC) และ การควบคุมที่อาศัยการคาดการณ์หลายแบบจำลองโครงข่ายประสาทเทียม (Multi-NNMPC) โดยใช้ Python และ Tensorflow ซึ่งแบบจำลองโครงข่ายประสาทเทียมนั้นได้รับการฝึกฝนด้วยข้อมูลพลวัตและถูกออกแบบโครงสร้างให้มีจำนวนเซลล์ประสาทที่แตกต่างกันในแต่ละชั้นซ่อนเพื่อศึกษาพลวัตของกระบวนการภายใต้ความซับซ้อนของแบบจำลองที่แตกต่างกัน โดย NNMPC แบบ 50 เซลล์แสดงให้เห็นถึงความซับซ้อนที่มีประสิทธิภาพมากที่สุดในบรรดาโครงสร้างที่ได้ทำการทดสอบ โดยแสดงค่า Integral of Absolute Error (IAE) ที่ 2,104.77 และในส่วนของ Multi-NNMPC แบบ 20 เซลล์ ให้ประสิทธิภาพที่ดีขึ้นเล็กน้อยจากค่า IAE ที่ลดลงเหลือ 2,030.52 แต่พฤติกรรมการควบคุมมีความสอดคล้องกับ MPC มากขึ้น แนวทางการควบคุมเหล่าได้แก้ปัญหาที่เกิดขึ้นจากตัวควบคุมพีไอดี เช่น การเกิดโอเวอร์ชูตและประสิทธิภาพการติดตามค่าเป้าหมายระหว่างการควบคุมที่ต่ำซึ่งทำให้คุณสมบัติของพอลิเมอร์เกินข้อกำหนดที่ตั้งไว้โดยพบว่าน้ำหนักโมเลกุลนั้นเพิ่มขึ้นถึง 14,000 ภายใต้การควบคุมพีไอดีและให้ค่า IAE สูงถึง 3,271.83 ในทางกลับกัน วิธีการควบคุมอุณหภูมิโดยใช้ค่าตัวแปรปรับที่เหมาะสมที่สุดด้วยวิธี NNMPC แบบ 50 เซลล์ สามารถความคุมอุณหภูมิได้อย่างรัดกุมและให้พอลิเมอร์ที่มีคุณสมบัติตามที่ต้องการ อีกทั้งยังมีประสิทธิภาพดีกว่าการควบคุมพีไอดีอย่างมีนัยสำคัญ การจำลองกระบวนการยังพิจารณาเหตุการณ์ที่ไม่แน่นอน เช่น การรบกวนของสัญญาณรบกวนสีขาวและแบบจำลองที่ไม่ตรงกัน (Model mismatch) ซึ่งวิธีการควบคุมที่นำเสนอนั้นสามารถจัดการการรบกวนของสัญญาณรบกวนสีขาวและรักษาการควบคุมอุณหภูมิให้คงที่ได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดย NNMPC แบบ 50 เซลล์ ทำงานได้ดีกว่า ตัวควบคุมพีไอดีและ  MPC แบบดั้งเดิมโดยมีการเคลื่อนไหวของวาล์วที่รุนแรงน้อยกว่าซึ่งแสดงให้เห็นถึงความทนทานที่มากขึ้นอีกทั้งมีการใช้ของไหลถ่ายเทความร้อนที่ลดลง ในการจำลองการควบคุมที่มีแบบจำลองไม่ตรงกันนั้น มีการลดค่าสัมประสิทธิ์การถ่ายเทความร้อนโดยรวมลง 30% โดยการกำหนดว่ามีตะกรันเกิดขึ้นในเครื่องปฏิกรณ์ซึ่ง NNMPC แบบ 50 เซลล์ ควบคุมอุณหภูมิไปสู่ค่าเป้าหมายได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยมีค่า IAE อยู่ที่ 2,892.41 ในขณะที่ MPC มีค่า IAE สูงถึง 3,009.59 นอกจากนี้ แบบจำลองโครงข่ายประสาทเทียมยังแสดงให้เห็นถึงความสามารถในการเรียนรู้พลวัตของกระบวนการแบบไม่เป็นเชิงเส้นได้อย่างมีประสิทธิภาพและช่วยให้คาดการณ์ค่าตัวแปรที่เหมาะสมที่สุดได้เร็วกว่าแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ถึง 5 - 20 เท่า โดยใช้วิธีการหาค่าที่เหมาะสมที่สุดด้วยวิธีการ Sequential Least Squares Programming (SLSQP)