Integraȯ̂ da otimizaȯ̂ em tempo real com controle preditivo
Esta tesis tiene como objetivo desarrollar una estrategia para integrar el problema de optimizacin̤ de la planta en el controlador predictivo basado en modelo de la estrategia de una sola capa, para la optimizacin̤ en tiempo real o la optimizacin̤ en ln̕ea. El control y la optimizacin̤ del proceso s...
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| Format: | Book |
| Language: | Portuguese |
| Subjects: | |
| Online Access: | Integraȯ̂ da otimizaȯ̂ em tempo real com controle preditivo |
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| Summary: | Esta tesis tiene como objetivo desarrollar una estrategia para integrar el problema de optimizacin̤ de la planta en el controlador predictivo basado en modelo de la estrategia de una sola capa, para la optimizacin̤ en tiempo real o la optimizacin̤ en ln̕ea. El control y la optimizacin̤ del proceso se calculan simultǹeamente en el mismo algoritmo. El gradiente de la funcin̤ objetivo econm̤ico se incluye en la funcin̤ de coste del controlador en vez de en su forma regular. De este modo, este trabajo se describe la estrategia de control predictivo, que se pueden clasificar como una estrategia de la capa uno y cuya funcin̤ objetivo tiene que ser optimizado obedeciendo a restricciones, que incorpora componentes dinm̀icos y estt̀icos. Las condiciones p̤timas del proceso en el estado estacionario se definen a travš del uso de un modelo de proceso empr̕ico. Por otra parte, la mejor trayectoria que deben seguir con el fin de alcanzar las condiciones p̤timas, sin violar las restricciones, la maximizacin̤ de la utilidad o la produccin̤ de su ms̀ valioso producto, se predice mediante el uso del modelo dinm̀ico, Que puede ser a travš Obtenido un paso planta prueba. A medida que se obtienen unos modelos de funcin̤ de transferencia de resultados y el espacio de estados. El punto de funcionamiento p̤timo es a travš de Alcanzado la ejecucin̤ del algoritmo propuesto. Por lo tanto, la solucin̤ al problema de optimizacin̤ / de control siempre estar ̀en una regin̤ factible, en otras palabras, sin violar el proceso de manipulado o controlado restricciones variables tanto para los estados estacionarios y transitorios del problema. El problema de optimizacin̤ no lineal resultante de la aplicacin̤ del algoritmo propuesto se resuelve a travš de la rutina de programacin̤ cuadrt̀ica de la biblioteca de Matlab. La segunda estrategia de optimizacin̤ en ln̕ea se propone en este trabajo es uno Que considera el algoritmo mťodo de gradiente reducido modificada para evaluar la trayectoria prevista. Como resultado, cualquier Violacin̤ de los condicionamientos variables manipuladas o controladas se previene y se esta variable no se considera en el siguiente paso del cl̀culo de la trayectoria prevista, o incluso en la direccin̤ de la optimizacin̤ de la bs͠queda. Finalmente, los resultados simulaciones obtenidas mediante el uso de un modelo no lineal rigurosa (Live & Odloak, 1995) presenta un buen rendimiento para los algoritmos propuestos aqu,̕ no sl̤o en relacin̤ con los beneficios econm̤icos, sino tambiň con el fin de estabilizar la unidad. |
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