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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2017.10
- 수록면
- 1,479 - 1,484 (6page)
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Batch process in the practical industry has the characteristics of having unsteady state, nonlinearity and iterative operation. For tracking a reference trajectory of batch process, several data based model predictive controllers have been proposed with the progress of sensors and machine learning. When the reference trajectories are largely different from each other and the nonlinearity of dynamics is severe, however, utilization of a single model with whole dataset may reduce the predictive capability of the model and the control performance. It is because the global model has high possibility to miss the details of process dynamics. To solve this problem, we propose to update a set of local models in the manner of just-in-time (JIT) learning and to utilize them to predict the future behaviour of process for controller design. Bi-level optimization problem while applying the proposed method to design an optimal control is solved by approximate the JIT learning step into an explicit formation. In addition, a global optimal solution of the proposed method can be found by the proposed algorithm despite the constructed JIT model is nonlinear and discontinuous when the linear latent variable model is used for the local modelling. Fed-batch bioreactor system having historical data of tracking distinct reference trajectories and severe nonlinearity is simulated to verify the efficiency of the proposed method. Simulation results show that both of predictive and control performances by the proposed method are better than the ones of the conventional latent variable model predictive controller.
목차
Abstract
1. INTRODUCTION
2. METHOD
3. ON-LINE NEAR JUST-IN-TIME MODEL PREDICTIVE CONTROL
4. SIMULATION RESULTS
5. CONCLUSION
REFERENCES
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