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Updated: Jan 20, 2026
Self-Discrepancy Theory: Actual Self, Ideal Self and Ought Self
在高级过程控制中实现动态差异减少顺序建模的框架
San Dinh1, Claudemi A Nascimento1, David S Mebane2
1Department of Chemical and Biomedical Engineering, West Virginia University, Morgantown, West Virginia 26506, United States.
本研究提出了一种新的灰色框建模方法,用于先进的过程控制. 它提高了模型准确性和计算效率,用于模型预测控制 (MPC) 中的动态差异减少顺序建模.
科学领域:
- 化学工程是化学工程的重要组成部分.
- 控制系统工程 控制系统工程
- 计算机建模 计算建模
背景情况:
- 先进的过程控制依赖于准确的动态模型.
- 减少顺序模型提供计算效率,但往往牺牲准确性.
- 现有的模型不匹配纠正方法是有限的.
研究的目的:
- 引入一个新的动态差异减少顺序建模框架.
- 提高过程控制中的模型准确性和计算性能.
- 为先进的过程控制应用程序开发一个灰色框建模方法.
主要方法:
- 构建灰盒模型,结合第一原则和黑盒组件.
- 专注于减少顺序模型内的变化速率的差异.
- 使用移动地平线估计来生成数据和贝叶斯推理进行校准.
主要成果:
- 提出的动态差异方法可以弥补在缩小模型中丢失的动态信息.
- 证明了模型准确性和计算性能的提高.
- 该框架使用菲舍尔-托普施合成反应堆模拟进行了验证.
结论:
- 新的框架有效地实现了动态差异减少顺序建模.
- 这种方法提高了减少顺序模型的适合性,用于模型预测控制 (MPC).
- 该方法为先进的过程控制提供了计算复杂性和模型精度之间的平衡.
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