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Enregistrement W2807160257 · doi:10.7939/r3tq5rp2g

Identification and control of fractional and integer order systems

2012· article· en· W2807160257 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueUniversity of Alberta Library · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Control Systems Design
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIdentification (biology)Integer (computer science)Order (exchange)Control (management)MathematicsApplied mathematicsComputer scienceArtificial intelligenceEconomicsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The main focus of this thesis is on developing parsimonious models using measured process data and subsequent use of these models in the design of controllers for chemical engineering processes, in particular, for processes with large dead times. The application case studies presented and discussed in this thesis include diverse examples such as a classical heat transfer wall problem, a continuous stirred tank heater with transportation delays, an industrial scaled primary separation cell, and froth heaters. Two different types of processes are discussed in this thesis: 1) processes that can be described by fractional order transfer function models and 2) industrial processes that are modeled using conventional rational (integer) order models, as is the normal practice in industry. For fractional order systems, this thesis proposes a nested loop optimization method where model parameters including time delay are estimated iteratively in the inner loop and the fractional order model is estimated in the non-linear outer loop. The proposed method is applied in simulation on distributed parameter systems such as a classical heat transfer wall problem and on identification data obtained from laboratory experiments of a continuous stirred tank heater (CSTH) with transportation delays and industrial froth heater process. A fractional order PI controller tuning method using Bode's ideal transfer function as the reference system is also developed for fractional and integer order systems. The proposed tuning method is evaluated by simulation on fractional and integer order systems and experimental application on a computer-interfaced pilot scale CSTH process. Application examples, related to conventional (integer order) models, discussed in the thesis involve two industrial case studies in the oil sands industry. The first of these is the regulation of the froth bitumen and middlings Interface level in a separation cell process which is part of the oil-sands extraction unit. Internal model control (IMC) and model predictive control (MPC) using linear models are designed, implemented and tested in real time on the industrial separation cell. These controllers yielded better performance over the existing control strategy which uses PID control. The second application is concerned with temperature control of the bitumen froth which is part of the froth treatment unit. Using the linear models obtained from the industrial data, a gain scheduling multivariable MPC is designed, and tested in simulations and compared with the current operation which uses a number of local PID controllers. Results presented in the thesis illustrate the first successful industrial implementation of an MPC controller on a separation cell in the oil sands extractions unit at Suncor Energy Inc. in Fort McMurray, Alberta. Overall, this thesis presents results on identification and model based control design case studies on fractional order systems, distributed parameter systems and two industrial oil sands processes.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,519
Score d'incertitude au seuil0,238

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,153
Écart entre enseignants0,149 · 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