Integration of Design and NMPC-Based Control under Uncertainty and Structural Decisions: An MPCC-Based Approach
Notice bibliographique
Résumé
In this work, we investigate the challenges and limitations of the application of nonlinear model predictive control (NMPC) for the integration of design and control for systems subject to structural decisions and model uncertainty. The problem involving discrete and continuous decisions is referred to as a mixed-integer bilevel programming model (MIBLP), which cannot be directly solved with conventional MINLP solvers. To address this issue, we implement a classical KKT transformation strategy to transform the original MIBLP into a single-level MINLP. The KKT conditions for the NMPC are determined and incorporated as constraints in the problem for process design. A regularization strategy is implemented to reformulate the complementarity constraints. Then, the single-level MINLP is directly solved with a branch and bound strategy. The proposed approach is tested in a reaction system network subject to uncertainty. The performance of a nominal- and a robust-NMPC control approaches are compared in the presence of process disturbances. Results indicate that the strategy with a robust-NMPC returns a more conservative process design with better control performance compared to results with a nominal-NMPC.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».