The problem of properly determining and implementing the optimal operational trajectory for batch distillation is discussed. modeling, control, and optimization aspects are considered. A common modeling approach is sh...
详细信息
The problem of properly determining and implementing the optimal operational trajectory for batch distillation is discussed. modeling, control, and optimization aspects are considered. A common modeling approach is shown to lead to significant errors in the solution trajectory. Errors arising from the equilibrium stage assumption show the need for rigorous models with efficient solution methods. Several industrially important control problems are discussed and a control pairing which eliminates some interactions is suggested. Optimization results are shown to be quite sensitive to model parametric (e.g. Murphree efficiency) and product specification changes. Parameter sensitivity studies indicate that a priori parameter estimates must be applicable over the range of operation, or that on-line parameter estimation with reoptimization is required. nonlinear model predictive control (NMPC) offers an efficient, straightforward method of addressing difficulties in modeling, optimization, and control of batch distillation.
Tato práce se zabývá možnostmi aplikace nelineárního prediktivního řízení pro elektrické pohony. Konkrétně pro pohony se synchronním motorem s permanentními...
详细信息
Tato práce se zabývá možnostmi aplikace nelineárního prediktivního řízení pro elektrické pohony. Konkrétně pro pohony se synchronním motorem s permanentními magnety. Práce okrajově popisuje vlastnosti tohoto typu pohonu a představuje jeho matematický model. Následně je popsáno samotné nelineární prediktivní řízení a nelineární optimalizace, které tvoří základ pro výpočet akčních zásahů. Zvláštní důraz je kladen na metodu Active set, která je použita v navrženém algoritmu. Práce dále obsahuje simulační experimenty zkoumající vliv volby tvaru účelové funkce na schopnost navrženého algoritmu řídit pohon. Totéž je zkoumáno pro různé volby délky predikčního horizontu. V závěru práce je algoritmus simulačně porovnán s běžně používaným vektorovým řízením a je měřena jeho výpočetní náročnost v porovnání s použitou periodou vzorkování.
暂无评论