Notice bibliographique
Résumé
In this study, we investigate the feasibility of applying advanced control design strategies to the mixing tank process of the plant of Falconbridge Ltd. in Sudbury, Ontario. The mixing tank receives Strathcona slurry, Strathcona filter cakes, dry Raglan powder and water as its inputs. Our objective is to control the Raglan to Strathcona ratio, the mixing tank level and the pulp density of the output mixed slurry to their respective set points so that the effects of all model uncertainties could be reduced. Static optimization is first carried out to investigate the solution set of the existing process. Then linearization and analysis of the existing system at its equilibrium point are performed. Hereinafter, besides the existing Repulper tank process, a new Three-Phase alternative process is suggested so that all uncertainties can be handled properly. Different controllers are then designed to determine if they are able to perform satisfactorily while undertaking all the uncertainties. Nonlinear controllers of "Input-Output linearization" and switching control, which is a variant of sliding control, are used. Robust switching control is found to have the robust capability with guaranteed robust performance and stability for system that has linear parametric bounded uncertainties and has a diagonal or triangular g matrix, the matrix that maps from the state equations' inputs to the state equations' differentials. Linear MIMO controllers of state feedback pole placement and H2 optimal control are used. Comparison of performance and robustness is made among different nonlinear and linear controllers.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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 ».