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dc.contributor.author
Biagiola, Silvina Ines
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dc.contributor.author
Solsona, Jorge Alberto
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dc.contributor.author
Figueroa, Jose Luis
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dc.date.available
2020-05-06T22:03:14Z
dc.date.issued
2005-01-28
dc.identifier.citation
Biagiola, Silvina Ines; Solsona, Jorge Alberto; Figueroa, Jose Luis; Use of state estimation for inferential nonlinear MPC: a case study; Elsevier Science Sa; Chemical Engineering Journal; 106; 1; 28-1-2005; 13-24
dc.identifier.issn
1385-8947
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/11336/104450
dc.description.abstract
Model predictive control (MPC) has become very popular in process industry and academia because it is an optimizing control technique which can handle hard constraints as well as time delays and mild nonlinearities. Linear MPC may control nonlinear processes by obtaining a linearized model of the plant, however, this approach is only valid in a limited region. In the presence of marked nonlinearities, a substantial improvement can be achieved by using the whole knowledge of the process dynamics. The use of a nonlinear model for MPC involves the knowledge of the complete state vector and the most significative perturbations in order to obtain the best performance. However, this information may not be directly available through measurement. In this paper, we propose the use of a nonlinear estimator to update the state vector and to infer the unmeasured perturbations. All the development herein presented is in the context of the control of an open-loop unstable nonlinear reactor with a measurement delay in the controlled variable.
dc.format
application/pdf
dc.language.iso
eng
dc.publisher
Elsevier Science Sa
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dc.rights
info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.uri
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
dc.subject
NONLINEAR MODEL PREDICTIVE CONTROL
dc.subject
STATE ESTIMATION
dc.subject
INFERENTIAL CONTROL
dc.subject.classification
Control Automático y Robótica
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dc.subject.classification
Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información
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dc.subject.classification
INGENIERÍAS Y TECNOLOGÍAS
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dc.title
Use of state estimation for inferential nonlinear MPC: a case study
dc.type
info:eu-repo/semantics/article
dc.type
info:ar-repo/semantics/artículo
dc.type
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.date.updated
2020-05-04T13:35:21Z
dc.journal.volume
106
dc.journal.number
1
dc.journal.pagination
13-24
dc.journal.pais
Países Bajos
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dc.journal.ciudad
Amsterdam
dc.description.fil
Fil: Biagiola, Silvina Ines. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto de Investigaciones en Ingeniería Eléctrica "Alfredo Desages". Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ingeniería Eléctrica y de Computadoras. Instituto de Investigaciones en Ingeniería Eléctrica "Alfredo Desages"; Argentina
dc.description.fil
Fil: Solsona, Jorge Alberto. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto de Investigaciones en Ingeniería Eléctrica "Alfredo Desages". Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ingeniería Eléctrica y de Computadoras. Instituto de Investigaciones en Ingeniería Eléctrica "Alfredo Desages"; Argentina
dc.description.fil
Fil: Figueroa, Jose Luis. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto de Investigaciones en Ingeniería Eléctrica "Alfredo Desages". Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ingeniería Eléctrica y de Computadoras. Instituto de Investigaciones en Ingeniería Eléctrica "Alfredo Desages"; Argentina
dc.journal.title
Chemical Engineering Journal
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dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S1385894704003572
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/doi/http://dx.doi.org/10.1016/j.cej.2004.11.002
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