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A real-time updated model Predictive Control Strategy for Batch Processes Based on State Estimation

Chinese Journal of Chemical Engineering 2014年第3期22卷 318-329页

作者：杨国军李秀喜钱宇 School of Chemical Engineering South China University of Technology

Nonlinear model predictive control(NMPC) is an appealing control technique for improving the performance of batch processes, but its implementation in industry is not always possible due to its heavy on-line computation. To facilitate the implementation of NMPC in batch processes, we propose a real-time updated model predictive control method based on state estimation. The method includes two strategies: a multiple model building strategy and a real-time model updated strategy. The multiple model building strategy is to produce a series of sim-plified models to reduce the on-line computational complexity of NMPC. The real-time model updated strategy is to update the simplified models to keep the accuracy of the models describing dynamic process behavior. The me-thod is validated with a typical batch reactor. Simulation studies show that the new method is efficient and robust with respect to model mismatch and changes in process parameters.

关键词： batch process exothermic batch reactor nonlinear model predictive control state estimation real-time model update

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