项目名称: 非线性间歇过程的容错控制和满意性能优化研究

项目编号: No.61203092

项目类型: 青年科学基金项目

立项/批准年度: 2013

项目学科: 自动化学科

项目作者: 陶洪峰

作者单位: 江南大学

项目金额: 23万元

中文摘要: 区别于较为成熟的连续过程的容错控制问题,复杂的多变量、多工序和运行时间不确定的时变间歇过程的容错控制是近年来新的研究方向。针对间歇过程操作目标的生产安全、产品质量和生产效率三大基本要求,本项目拟分别基于非线性机理模型和不确定2D周期系统,依据迭代学习、周期自适应和鲁棒控制策略,在间歇过程批次时间和收敛性等容错标准的指导下,研究未知故障发生情形下的集成容错控制方法,并通过鲁棒优化算法保证系统性能的满意评价。基于λ范数理论解决任意相对阶迭代学习间歇过程的批次被动容错控制问题;基于等效偏差和算子谱理论解决故障并发间歇过程的完整性迭代学习控制问题;解决不确定批次过程的满意容错性能的综合相容性分析和优化问题;基于迭代学习观测器和周期自适应故障调节,解决批次间歇过程的主动容错控制集成;目的在推动容错控制理论纵深发展的基础上,应用到生物发酵等间歇过程的基础仿真研究,实现批量生产的可靠安全和满意质量。

中文关键词: 非线性间歇过程;容错控制;迭代学习控制;满意优化;鲁棒

英文摘要: In recent years, the fault-tolerant control for complex multivariable and time-varying batch processes with multiple operations and uncertain running time is a new research area, which is different from the well-developed fault-tolerant control problem in continuous process. Based on the three basic requirements with high reliability, high quality and high effect in batch production target, this project is constructed on the iterative learning control, periodic adaptive control and robust control method under the nonlinear mathematical models and uncertain 2D periodic systems. On the restriction of the batch time, convergence and other criterion of fault-tolerant system, the integrated fault-tolerant control strategy will be studied when the unknown fault occur, and the robust optimization algorithms are applied to ensure the systems have satisfied performances. Firstly, it will solve the passive fault-tolerant control problem for arbitrarily relative degree batch process by using iterative learning algorithms based on λ norm theory; Secondly, the integrity iterative learning controller will be designed by equivalent error definition and spectral theory of operators when simultaneous multiple faults occur in batch process; Furthermore, the compatibility analysis and optimization problem of satisfactory fault-tol

英文关键词: nonlinear batch process;fault-tolerant control;iterative learning control;satisfactory optimization;robust

成为VIP会员查看完整内容
0

相关内容

Kyoto大学Toshiyuki:快速复杂控制系统的实时优化,133页ppt
【博士论文】集群系统中的网络流调度
专知会员服务
42+阅读 · 2021年12月7日
专知会员服务
32+阅读 · 2021年9月14日
专知会员服务
24+阅读 · 2021年6月9日
【2021新书】分布式优化,博弈和学习算法,227页pdf
专知会员服务
227+阅读 · 2021年5月25日
专知会员服务
29+阅读 · 2021年4月12日
专知会员服务
132+阅读 · 2021年2月17日
专知会员服务
34+阅读 · 2020年11月26日
【UCLA】基于深度神经网络的工业大模型预测控制,36页ppt
【Nature论文】深度网络中的梯度下降复杂度控制
专知会员服务
38+阅读 · 2020年3月9日
并发-分布式锁质量保障总结
阿里技术
0+阅读 · 2022年3月7日
数据驱动决策的三个层级,你在哪一级?
人人都是产品经理
3+阅读 · 2021年12月7日
【博士论文】集群系统中的网络流调度
专知
4+阅读 · 2021年12月7日
流程工业数字孪生关键技术探讨
专知
1+阅读 · 2021年4月7日
【APC】先进过程控制系统(APC: Advanced Process Control)
产业智能官
61+阅读 · 2020年7月12日
AB实验在滴滴数据驱动中的应用
DataFunTalk
15+阅读 · 2020年5月31日
已删除
将门创投
18+阅读 · 2019年2月18日
李克强:智能车辆运动控制研究综述
厚势
20+阅读 · 2017年10月17日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月20日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月20日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月18日
Arxiv
16+阅读 · 2020年5月20日
Optimization for deep learning: theory and algorithms
Arxiv
104+阅读 · 2019年12月19日
小贴士
相关VIP内容
Kyoto大学Toshiyuki:快速复杂控制系统的实时优化,133页ppt
【博士论文】集群系统中的网络流调度
专知会员服务
42+阅读 · 2021年12月7日
专知会员服务
32+阅读 · 2021年9月14日
专知会员服务
24+阅读 · 2021年6月9日
【2021新书】分布式优化,博弈和学习算法,227页pdf
专知会员服务
227+阅读 · 2021年5月25日
专知会员服务
29+阅读 · 2021年4月12日
专知会员服务
132+阅读 · 2021年2月17日
专知会员服务
34+阅读 · 2020年11月26日
【UCLA】基于深度神经网络的工业大模型预测控制,36页ppt
【Nature论文】深度网络中的梯度下降复杂度控制
专知会员服务
38+阅读 · 2020年3月9日
相关资讯
并发-分布式锁质量保障总结
阿里技术
0+阅读 · 2022年3月7日
数据驱动决策的三个层级,你在哪一级?
人人都是产品经理
3+阅读 · 2021年12月7日
【博士论文】集群系统中的网络流调度
专知
4+阅读 · 2021年12月7日
流程工业数字孪生关键技术探讨
专知
1+阅读 · 2021年4月7日
【APC】先进过程控制系统(APC: Advanced Process Control)
产业智能官
61+阅读 · 2020年7月12日
AB实验在滴滴数据驱动中的应用
DataFunTalk
15+阅读 · 2020年5月31日
已删除
将门创投
18+阅读 · 2019年2月18日
李克强:智能车辆运动控制研究综述
厚势
20+阅读 · 2017年10月17日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
相关论文
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月20日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月20日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月18日
Arxiv
16+阅读 · 2020年5月20日
Optimization for deep learning: theory and algorithms
Arxiv
104+阅读 · 2019年12月19日
微信扫码咨询专知VIP会员