Simultaneous Design and Control under Uncertainty Using Model Predictive Control
Notice bibliographique
Résumé
This work presents a new methodology for the simultaneous process flowsheet and control design of dynamic systems under uncertainty using a model predictive control (MPC) strategy. Although several methodologies that include structural decisions in the analysis have been reported, only a few have considered a model-based control strategy such as MPC. An iterative decomposition framework that includes a dynamic flexibility analysis, a robust dynamic feasibility test, a nominal stability analysis, and a robust asymptotic stability test is presented for optimal process flowsheet selection. While previous methodologies have formulated the dynamic feasibility and stability analysis as a mixed-integer nonlinear programming (MINLP) problem, the present method formulates these analyses as convex problems for which efficient numerical algorithms exist. The simultaneous process flowsheet and MPC design method was tested on a system of Continuous Stirred Tank Reactors (CSTRs) with multiple inlet streams. The results show that the optimal design obtained by the present method remained feasible and asymptotically stable in the presence of the critical realizations in the disturbances. Comparisons between the designs obtained by the present MPC-based method and those obtained with other design approaches, i.e., optimal steady-state design and simultaneous design and control using a multiloop proportional and integral (PI) control scheme, are presented and discussed in this work.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».