TOWARDS OPTIMAL MPC PERFORMANCE: INDUSTRIAL TOOLS FOR MULTIVARIATE CONTROL MONITORING AND DIAGNOSIS
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: Univariate control performance assessment (PA) was developed in late 1980s and it has been widely applied in industry. Multivariate control performance assessment was developed in 1990s, but its application has been limited. While the algorithm of univariate PA is rather straightforward to write, the multivariate control performance assessment (MVPA) is much more difficult to program. In addition, conventional MVPA algorithms alone appear not to be sufficient or sometime even irrelevant for evaluating model predictive control (MPC) systems. With demands from industries, an industrial toolbox for MVPA including variance based performance monitoring, economic performance assessment, process modeling and other diagnosis algorithms has been developed. Synthesized application of this toolbox makes MVPA highly relevant in MPC monitoring. This paper gives an overview of the toolbox developed for industrial applications and elaborates the key algorithms including model-based algorithm for MVPA, newly developed data-driven model-free approach to MVPA, and MPC economic performance assessment. It is then pointed out there is a lack of systematic and synthetic performance diagnosis means in current literature. The difficulty of developing systematic diagnosis tools is addressed. The solution strategy using Bayesian graphic network is then proposed. The proposed performance diagnosis framework is illustrated through some illustrative graphic examples.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».