PF-MPC: Particle filter-model predictive control

In this article, a new model predictive control approach to nonlinear stochastic systems will be presented. The new approach is based on particle filters, which are usually used for estimating states or parameters. Here, two particle filters will be combined, the first one giving an estimate for the actual state based on the actual output of the system; the second one gives an estimate of a control input for the system. This is basically done by adopting the basic model predictive control strategies for the second particle filter. Later in this paper, this new approach is applied to a CSTR (continuous stirred-tank reactor) example and to the inverted pendulum. These two examples show that our approach is also real-time-capable.     

基于粒子滤波和过程模型的动态数据校正

针对所有的基于粒子滤波的动态数据校正中粒子滤波方法仅仅是针对数据的,本文提出了一种基于粒子滤波和过程模型的动态数据校正方法(DDRPFPM)。该方法将过程模型引入到动态数据校正中,作为约束条件来更新粒子的权值,有效提高了粒子的信任度,解决了基于粒子滤波的动态数据校正(DDRPF)过程中存在的粒子退化问题。通过CSTR仿真证明,DDRPFPM能够较好的应用于动态数据校正,与DDRPF相比无论是对温度噪声还是离群值都有更强的校正能力。     

C-R模糊模型在连续搅拌反应釜中的应用

针对化工生产过程中强非线性对象的动态建模问题,本文提出了具有代表性的连续搅拌反应釜的非机理模糊建模方法。从系统的输入输出数据出发,根据辨识精度将系统空间划分为个子空间,然后由隶属函数将子空间模型联接成全局模型来表征系统的整体非线性特性。仿真结果表明,该模型输出能够很好地跟踪系统的参考输出,效果明显。     

基于反馈线性化的预测函数控制及其在CSTR中的应用

针对典型化工非线性对象连续搅拌槽反应器(CSTR),研究了基于反馈线性化的预测函数控制方法.首先将非线性过程精确反馈线性化,然后在此基础上,设计相应的预测函数控制器,仿真结果是令人满意的.     

基于Takagi-Sugeno模糊双线性模型的连续搅拌反应釜H∞控制

本文研究了一类连续搅拌反应釜(CSTR)系统的H1控制问题. 系统中的非线性动态特性可采用Takagi-Sugeno(T-S)模糊双线性模型进行描述. 通过引入两个自由矩阵, 给出一个新的保证闭环模糊双线性系统在H1性能指标下全局渐近稳定的充分条件和控制器设计方法, 并且该条件最终可归结为求解一组线性矩阵不等式的可行性问题. CSTR系统的仿真结果表明设计方法的有效性.     

串联CSTR的图解求法

介绍了如何根据（－rA）－xA关系进行串联CSTR的图解法计算，该法简单、应用面广。     

THE DYNAMIC BEHAVIOR AND CHAOS FOR TWO PARALLEL REACTIONS IN A CONTINUOUS STIRRED TANK REACTOR

The dynamical behavior for two parallel reactions in a continuous stirred tank reactor (CSTR) is considered. The global maximum number of steady states is five. Stability conditions are obtained. When the steady state is unique and unstable, a circulating attractor is proven to exist. The orbit structure is numerically found to consist of periodic orbits and chaotic behavior.     

连续流生物发酵制氢操作参数的优化研究

采用20 L连续流搅拌罐式反应器(CSTR),通过设计正交试验对厌氧发酵制氢的温度(T)、水力停留时间(HRT)、pH、C/N比等操作参数进行优化.结果表明,适当条件下产氢速率、氢气含量、葡萄糖利用率、转化率最大分别达6.00 L/h、55.0%、99.0%、157.86 mL/g.最佳pH、T、HRT、C/N比分别是5.0、33.5～36.5℃、8.34 h、112/1.55.取最佳参数进行验证实验,进一步得出最佳温度为35.5℃,产氢速率、氢气含量、葡萄糖利用率、潜在最大葡萄糖转化率分别为5.66 L/h、54.0%、0.97、191.18 mL/g.验证实验所得结果优于正交试验中的任一单个试验结果,这表明正交试验是成功的.     

基于LabVIEW的全混流反应器仿真与分析

尝试把虚拟仪器与具体化工应用相结合，利用虚拟仪器开发环境LabVIEW开发了全混流反应器(CSTR)仿真系统，并以一个一级不可逆放热反应为例进行了模拟计算，对稳态模拟出现的多稳态点和动态模拟表现出的特性利用所开发的仿真系统进行了详细分析，并根据模拟结果提出了反应器最优操作状态，同时提出了避免出现多稳态点的方法，一切表明LabVIEW用于化学化工领域具有广阔的应用前景，是进行建模仿真的好工具。     

一般化学习网络及其对化学反应器的建模应用

本文研究了一般化学习网络(Universal Learning Network)在多变量连续釜式反应器(CSTR)系统的建模应用.一般化学习网络具有节点之间有多重分支、任意2个节点互连且节点之间可具有任意的时间延迟的特点,因此能够应用在高度非线性复杂系统的辨识中.分别用一般化学习网络和常规的递归神经网络对多变量连续釜式反应器(CSTR)进行系统辨识比较,仿真结果验证了一般化学习网络结构比递归神经网络Elman的辨识精度更高,且网络结构更简洁紧凑的特点.