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Enregistrement W2004401440 · doi:10.1002/cjce.20101

Extremum‐seeking control of retention for a microparticulate system

2008· article· en· W2004401440 sur OpenAlexaffvenue
Audrey Favache, Denis Dochain, Martin Guay

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueExtremum Seeking Control Systems
Établissements canadiensQueen's UniversityPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésControl theory (sociology)Controller (irrigation)Adaptive controlComputer scienceStability (learning theory)Control (management)Lyapunov stabilityScheme (mathematics)Control engineeringControl systemLyapunov functionEngineeringMathematicsArtificial intelligenceNonlinear system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The operation of a paper machine relies on the close monitoring and control of several integrated units to ensure a high quality paper with the required specifications. In this paper, the retention control system in the wet‐end of a paper machine is considered. The control objective is to maximize the retention of fines and fibres in the paper sheet to prevent the accumulation of micro particles in the water system. We present an adaptive extremum‐seeking scheme for the optimization and control of retention in the wet‐end of a paper machine. An adaptive learning technique is introduced to construct an algorithm that drives the system to the optimal retention value. Lyapunov's stability theory is used in the design of the extremum‐seeking controller structure and the development of the parameter learning laws. The performance of the technique is illustrated via simulations based on a first‐principles dynamic model developed previously for a micro‐particulate system.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,165
Écart entre enseignants0,154 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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