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Constrained Process Monitoring: Moving-Horizon Approach / Rao, Christopher V. in Aiche journal, Vol. 48 N°1 (Janvier 2002) 

Public ISBD [article]  in Aiche journal > Vol. 48 N°1 (Janvier 2002) . - 97-109 p. Titre : Constrained Process Monitoring: Moving-Horizon Approach Titre original : Surveillance de Processus Contrainte : Approche Mobile d'Horizon Type de document : texte imprimé Auteurs : Rao, Christopher V., Auteur ; Rawlings, James B., Auteur Article en page(s) : 97-109 p. Note générale : Génie Chimique Langues : Anglais (eng) Mots-clés : Evaluation  mobile  Optimisation  Processus  non-linéaire  Filtrage  de  Kalman  Fléxibilité  Approche  Surveillance Index. décimale : 660.627.3 Résumé : Moving-horizon estimation (MHE) is an optimization-based strategy for process monitoring and state estimation. One may view MHE as an extension for Kalman filtering for constrained and nonlinear processes. MHE, therefore, subsumes both Kalman and extended Kalman filtering. In addition, MHE allows one to include constraints in the estimation problem. One can significantly improve the quality of state estimates for certain problems by incorporating prior knowledge in the form of inequality constraints. Inequality constraints provide a flexible tool for complementing process knowledge. One also may use inequality constraints as a strategy for model simplification. The ability to include constraints and nonlinear dynamics is what distinguishes MHE from other estimation strategies. Both the practical and theoretical issues related to MHE are discussed. Using a series of example monitoring problems, the practical advantages of MHE are illustrated by demonstrating how the addition of constraints can improve and simplify the process monitoring problem. L'évaluation mobile d'horizon (MHE) est une stratégie optimisation-basée pour l'évaluation de surveillance de processus et d'état. On peut regarder MHE comme prolongation pour Kalman filtrant pour des processus contraints et non-linéaires. MHE englobe, donc, Kalman et le filtrage prolongé de Kalman. En outre, MHE permet à on d'inclure des contraintes dans le problème d'évaluation. On peut de manière significative améliorer la qualité des évaluations d'état pour certains problèmes en incorporant la connaissance antérieure sous forme de contraintes d'inégalité. Les contraintes d'inégalité fournissent un outil flexible pour compléter la connaissance de processus. On peut également employer des contraintes d'inégalité comme stratégie pour la simplification modèle. La capacité d'inclure des contraintes et la dynamique non linéaire est ce qui distingue MHE d'autres stratégies d'évaluation. Les questions pratiques et théoriques liées à MHE sont discutées. En utilisant une série d'exemple surveillant des problèmes, les avantages pratiques de MHE sont illustrés en démontrant comment l'addition des contraintes peut améliorer et simplifier le problème de surveillance de processus. DEWEY : 660.627.3 ISSN : 0001-1541 En ligne : www.aiche.org [article] Constrained Process Monitoring: Moving-Horizon Approach = Surveillance de Processus Contrainte : Approche Mobile d'Horizon [texte imprimé] / Rao, Christopher V., Auteur ; Rawlings, James B., Auteur . - 97-109 p. Génie Chimique Langues : Anglais (eng) in Aiche journal > Vol. 48 N°1 (Janvier 2002) . - 97-109 p. Mots-clés : Evaluation  mobile  Optimisation  Processus  non-linéaire  Filtrage  de  Kalman  Fléxibilité  Approche  Surveillance Index. décimale : 660.627.3 Résumé : Moving-horizon estimation (MHE) is an optimization-based strategy for process monitoring and state estimation. One may view MHE as an extension for Kalman filtering for constrained and nonlinear processes. MHE, therefore, subsumes both Kalman and extended Kalman filtering. In addition, MHE allows one to include constraints in the estimation problem. One can significantly improve the quality of state estimates for certain problems by incorporating prior knowledge in the form of inequality constraints. Inequality constraints provide a flexible tool for complementing process knowledge. One also may use inequality constraints as a strategy for model simplification. The ability to include constraints and nonlinear dynamics is what distinguishes MHE from other estimation strategies. Both the practical and theoretical issues related to MHE are discussed. Using a series of example monitoring problems, the practical advantages of MHE are illustrated by demonstrating how the addition of constraints can improve and simplify the process monitoring problem. L'évaluation mobile d'horizon (MHE) est une stratégie optimisation-basée pour l'évaluation de surveillance de processus et d'état. On peut regarder MHE comme prolongation pour Kalman filtrant pour des processus contraints et non-linéaires. MHE englobe, donc, Kalman et le filtrage prolongé de Kalman. En outre, MHE permet à on d'inclure des contraintes dans le problème d'évaluation. On peut de manière significative améliorer la qualité des évaluations d'état pour certains problèmes en incorporant la connaissance antérieure sous forme de contraintes d'inégalité. Les contraintes d'inégalité fournissent un outil flexible pour compléter la connaissance de processus. On peut également employer des contraintes d'inégalité comme stratégie pour la simplification modèle. La capacité d'inclure des contraintes et la dynamique non linéaire est ce qui distingue MHE d'autres stratégies d'évaluation. Les questions pratiques et théoriques liées à MHE sont discutées. En utilisant une série d'exemple surveillant des problèmes, les avantages pratiques de MHE sont illustrés en démontrant comment l'addition des contraintes peut améliorer et simplifier le problème de surveillance de processus. DEWEY : 660.627.3 ISSN : 0001-1541 En ligne : www.aiche.org