학위논문 (박사)-- 서울대학교 대학원 : 공과대학 화학생물공학부, 2018. 2. 이종민.개선항 적응법은 데이터 기반 최적화 기법의 일종으로 모델 공정 불일치 조건에서도 수렴하는 값이 공정의 최적 필요 조건을 만족한다는 특징이 있다. 이 학위 논문은 개선항 적응법의 화학 및 생물 공정에 대한 적용 과정에서 발생하는 3 가지 문제점에 대한 해결책을 제시한다. 첫 번째, 반복적으로 발생하는 큰 외란에 의한 최적성 상실의 문제는 과거 외란 정보를 이용하여 앞 먹임 결정기를 디자인 함으로써 빠르게 외란에 대처할 수 있다. 이러한 앞 먹임 결정기는 최신 기법인 심층 신경망 기법을 사용하여 구성하였다. 두 번째, fed-batch reactor 공정의 동적 최적화 문제와 같이 조작 변수의 수가 많은 상황에서 목적 함수와 제약 조건의 실험적 구배를 효과적으로 추정하기 위하여 회귀 분석 방법을 적용하는 방법을 제안하였다. 이를 위하여 multiple linear regression (MLR), principle component analysis (PCA), partial least squares (PLS)와 같은 다양한 회귀 분석 방법이 적용되었고, 보수적인 추정을 위한 moving average 업데이트 방법도 제안되어 수렴했을 때의 공정의 최적 필요 조건 만족이라는 특성을 유지함을 증명하였다. 마지막으로, 업데이트에서 발생할 수 있는 infeasible solution과 공정 노이즈를 효과적으로 처리할 수 있는 새로운 형태의 개선항 적응법을 제안하였다. 또한 제안된 새로운 구조의 개선항 적응법이 갖는 노이즈에 대한 강건성과 수렴성, 그리고 수렴했을 때의 최적 필요조건이 만족함을 증명하였다.1. Introduction 26
1.1 Background and motivation 26
1.2 Literature review 28
1.2.1 Real time optimization 28
1.2.2 Optimality loss by model-plant mismatch 32
1.2.3 Methods to overcome the model-plant mismatch 33
1.3 Major contributions of this thesis 42
1.4 Outline of this thesis 44
2. Data-driven optimization via modifier adaptation 45
2.1 Introduction 45
2.2 Satisfaction of necessary conditions of optimality 47
3. Three issues of modifier adaptation 50
3.1 Issue 1: Frequent and large disturbance 50
3.1.1 Design of feedforward decision maker using machine learning and historical disturbance data 50
3.1.2 Illustrative example 70
3.1.3 Run-to-run optimization of bioprocess 82
3.1.4 Concluding remarks 88
3.2 Issue 2: Experimental gradient estimation under noisy and multivariate condition 89
3.2.1 Importance of gradient estimation for the modifier adaptation 89
3.2.2 Motivational example: Run-to-run optimization of bioreactor 91
3.2.3 Conventional experimental gradient estimation 96
3.2.4 Regression based gradient estimation and its application to modifier adaptation 99
3.2.5 Concluding remarks 129
3.3 Issue 3: A novel structure of modifier adaptation for robustness 130
3.3.1 Feasibility and structural robustness 130
3.3.2 Proposition of new structural modifier adaptation 135
3.3.3 Illustrative example 149
3.3.4 Concluding remarks 155
4. Conclusions and future works 156
4.1 Conclusions 156
4.2 Future works 157Docto
