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Détail de l'auteur
Auteur Becerra, V. M.
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Affiner la rechercheEnhancing model predictive control using dynamic data reconciliation / Abu-El-Zeet, Z. H. in Aiche journal, Vol. 48 N°2 (Fevrier 2002)
in Aiche journal > Vol. 48 N°2 (Fevrier 2002) . - 324-333 p.
Titre : Enhancing model predictive control using dynamic data reconciliation Type de document : texte imprimé Auteurs : Abu-El-Zeet, Z. H., Auteur ; Roberts, P. D., Auteur ; Becerra, V. M. Article en page(s) : 324-333 p. Note générale : Génie Chimique Langues : Anglais (eng) Mots-clés : Reconciliation Données de processus Erreurs de mesure Système de commande Dynamique Commande prédictive Simulation Réacteur chimique Contrôle Polarisation systèmatique Index. décimale : 660 Résumé : The use of data reconciliation techniques can considerably reduce the inaccuracy of process data due to measurement errors. This in turn results in improved control system performance and process knowledge. Dynamic data reconciliation techniques are applied to a model-based predictive control scheme. It is shown through simulations on a chemical reactor system that the overall performance of the model-based predictive controller is enhanced considerably when data reconciliation is applied. The dynamic data reconciliation techniques used include a combined strategy for the simultaneous identification of outliers and systematic bias.
L'utilisation des techniques de réconciliation de données peut considérablement réduire l'inexactitude des données de processus dues aux erreurs de mesure. Ceci a alternativement comme conséquence la connaissance améliorée d'exécution et de processus de système de commande. Des techniques dynamiques de réconciliation de données sont appliquées à un arrangement prédictif de commande basé par modèle. On lui montre par des simulations sur un système de réacteur chimique que l'excédent toute l'exécution du contrôleur prédictif basé par modèle est augmenté considérablement quand la réconciliation de données est appliquée. Les techniques dynamiques de réconciliation de données utilisées incluent une stratégie combinée pour l'identification simultanée des annexes et de la polarisation systématique.
DEWEY : 660.627.3 ISSN : 0001-1541 RAMEAU : Commande prédictive En ligne : www.aiche.org, www.sciencedirect.com [article] Enhancing model predictive control using dynamic data reconciliation [texte imprimé] / Abu-El-Zeet, Z. H., Auteur ; Roberts, P. D., Auteur ; Becerra, V. M. . - 324-333 p.
Génie Chimique
Langues : Anglais (eng)
in Aiche journal > Vol. 48 N°2 (Fevrier 2002) . - 324-333 p.
Mots-clés : Reconciliation Données de processus Erreurs de mesure Système de commande Dynamique Commande prédictive Simulation Réacteur chimique Contrôle Polarisation systèmatique Index. décimale : 660 Résumé : The use of data reconciliation techniques can considerably reduce the inaccuracy of process data due to measurement errors. This in turn results in improved control system performance and process knowledge. Dynamic data reconciliation techniques are applied to a model-based predictive control scheme. It is shown through simulations on a chemical reactor system that the overall performance of the model-based predictive controller is enhanced considerably when data reconciliation is applied. The dynamic data reconciliation techniques used include a combined strategy for the simultaneous identification of outliers and systematic bias.
L'utilisation des techniques de réconciliation de données peut considérablement réduire l'inexactitude des données de processus dues aux erreurs de mesure. Ceci a alternativement comme conséquence la connaissance améliorée d'exécution et de processus de système de commande. Des techniques dynamiques de réconciliation de données sont appliquées à un arrangement prédictif de commande basé par modèle. On lui montre par des simulations sur un système de réacteur chimique que l'excédent toute l'exécution du contrôleur prédictif basé par modèle est augmenté considérablement quand la réconciliation de données est appliquée. Les techniques dynamiques de réconciliation de données utilisées incluent une stratégie combinée pour l'identification simultanée des annexes et de la polarisation systématique.
DEWEY : 660.627.3 ISSN : 0001-1541 RAMEAU : Commande prédictive En ligne : www.aiche.org, www.sciencedirect.com
