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closed-loop dynamic real-time optimization with stabilizing model predictive control

AICHE JOURNAL 2021年第10期67卷 e17308-e17308页

作者： Ramesh, Praveen Sundaresan Swartz, Christopher L. E. Mhaskar, Prashant McMaster Univ Dept Chem Engn 1280 Main St West Hamilton ON L8S 4L7 Canada

dynamic real-time optimization (DRTO) is a supervisory strategy at the upper level of the industrial process automation architecture that computes economically optimal set-point trajectories that are in turn passed on to the lower-level model predictive control (MPC) for tracking. The economically optimal solution, in several process industries, could lead to operating the plant at or around an unstable steady state. The present article accounts for this by developing a closed-loop DRTO (CL-DRTO) formulation that enables handling unstable operating points via an underlying MPC with stability constraints. To this end, a stabilizing MPC that handles trajectory tracking for unstable systems is embedded within the upper-level DRTO. The resulting CL-DRTO problem is reformulated by applying a simultaneous solution approach. The economic benefits realized by the proposed strategy are illustrated through applications to both linearized and nonlinear dynamic models for single-input single-output and multi-input multi-output continuous stirred tank reactor case studies.

关键词： closed-loop dynamic real-time optimization linear model predictive control process economics stability constraints

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