Nonlinear State Estimation and Control of an Organic Rankine Cycle
Notice bibliographique
Résumé
Waste heat recovery systems are designed to capture thermal energy from mechanical systems that would normally be transferred to their surroundings.Due to the stochastic nature of waste heat sources, control systems implemented to maintain process setpoints often have issues working with the apparent nonlinear, time-varying system.This work proposes using a Trans-critical Organic Rankine Cycle (TORC), where an organic working fluid is evaporated above its critical point, as a waste heat recovery system.The TORC system in this work is modelled as a 13-dimensional dynamic model with additive gaussian noise.An Extended Kalman Filter (EKF) is implemented to construct a full state estimate given a subset of noisy measurements which can be obtained with conventional sensors.Two different control systems are then implemented on this system.The first, a Cerebellar Model Articulation Control (CMAC), involves a proportional control output and a Neural Network learned output which satisfy the Lyapunov stability criterion.The second, an Iterative Linear Quadratic Regulator (ILQR), uses linearized points along a trajectory with a quadratic cost-function minimizing algorithm to choose control outputs.It was found that both the CMAC and ILQR can reliably track process setpoints and exhibit significantly less drift than linear control methods such as Proportional-Integral-Derivative Control.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».