Model Predictive Control Embedding a Parallel Hybrid Modeling Strategy
Notice bibliographique
Résumé
This work addresses the problem of implementing a model predictive control (MPC) scheme that embeds a parallel hybrid subspace model as the predictive component of the control strategy. The hybrid model considered here is inspired by the framework proposed by Ghosh et al. (Hybrid Modeling Approach Integrating First-Principles Models with Subspace Identification. Ind. Eng. Chem. Res. 2019, 58, 13533−13543), but it is adapted to make it amenable to online control. In particular, the framework uses a first-principles model and a subspace-based residual model (built with error between the process measurement data and the first-principles output of historical batches) in a parallel fashion. The present manuscript adapts this framework in a way that retains the linearity of the model utilized within the MPC. This is achieved by first building a subspace model (built with output data of the first-principles model) and then appending it with the residual model to have the same parallel hybrid model structure. This linear hybrid MPC is applied on a seeded batch crystallization process to reduce the volume of fines or crystals generated due to nucleation during the crystallization process, while maintaining a desired product quality at batch termination. The closed-loop results using the proposed control methodology are compared with a purely data-driven subspace-based model predictive controller.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».