Modeling and Control of Batch Processes: Theory and Applications

مدل‌سازی و کنترل فرآیندهای دسته‌ای تکنیک‌های پیشرفته را از مدل‌های مکانیکی تا مدل‌های مبتنی بر داده ارائه می‌دهد. این روش‌ها به‌طور خاص برای رسیدگی به مسائل مربوط به فرآیندهای دسته‌ای، مانند دینامیک غیرخطی و عدم اندازه‌گیری کیفیت آنلاین، طراحی شده‌اند. به طور خاص، این کتاب پیشنهاد می‌کند:

• یک طراحی جدید کنترل دسته‌ای با ویژگی‌های امکان‌سنجی مشخص؛
  
• رویکرد مدل‌سازی که حداقل مربعات چند مدل و جزئی را متحد می‌کند. تکنیک‌ها؛
  
• تعمیم رویکرد شناسایی زیرفضا برای فرآیندهای دسته‌ای. و کاربردهایی برای چندین مطالعه موردی دقیق، از یک بستر آزمایشی شبیه‌سازی پیچیده تا داده‌های صنعتی.

روش پیشنهادی کتاب از ابزارهای آماری مانند حداقل مربعات جزئی و شناسایی زیرفضا استفاده می‌کند و آنها را با هم جفت می‌کند. با مفاهیم مدل‌های مبتنی بر فضای حالت برای ارائه راه‌حل‌هایی برای مشکل کنترل کیفیت برای فرآیندهای دسته‌ای. مسائل پیاده سازی عملی برای کمک به خوانندگان در درک کاربرد روش ها در عمق بیشتر مورد بحث قرار می گیرند. این کتاب شامل نظرات و اظهارات متعددی است که بینش و درک اساسی را در مورد مدل‌سازی و کنترل فرآیندهای دسته‌ای ارائه می‌کند.

مدل‌سازی و کنترل فرآیندهای دسته‌ای شامل نمونه‌های مفصل بسیاری از ارتباط صنعتی است که می‌تواند توسط مهندسان کنترل فرآیند یا محققین برای یک برنامه خاص تنظیم شود. این کتاب همچنین مورد علاقه دانشجویان فارغ التحصیل در حال مطالعه سیستم های کنترل است، زیرا حاوی موضوعات تحقیقاتی جدید و ارجاعاتی به کارهای مهم اخیر است.

پیشرفت ها در کنترل صنعتی گزارش و تشویق انتقال فناوری در مهندسی کنترل. توسعه سریع فناوری کنترل بر تمام حوزه های رشته کنترل تأثیر می گذارد. این مجموعه فرصتی را برای محققان فراهم می‌کند تا نمایشگاه گسترده‌ای از کار جدید در تمام جنبه‌های کنترل صنعتی ارائه دهند.

Modeling and Control of Batch Processes presents state-of-the-art techniques ranging from mechanistic to data-driven models. These methods are specifically tailored to handle issues pertinent to batch processes, such as nonlinear dynamics and lack of online quality measurements. In particular, the book proposes:

• a novel batch control design with well characterized feasibility properties;
  
• a modeling approach that unites multi-model and partial least squares techniques;
  
• a generalization of the subspace identification approach for batch processes; and applications to several detailed case studies, ranging from a complex simulation test bed to industrial data.

The book’s proposed methodology employs statistical tools, such as partial least squares and subspace identification, and couples them with notions from state-space-based models to provide solutions to the quality control problem for batch processes. Practical implementation issues are discussed to help readers understand the application of the methods in greater depth. The book includes numerous comments and remarks providing insight and fundamental understanding into the modeling and control of batch processes.

Modeling and Control of Batch Processes includes many detailed examples of industrial relevance that can be tailored by process control engineers or researchers to a specific application. The book is also of interest to graduate students studying control systems, as it contains new research topics and references to significant recent work.

Advances in Industrial Control reports and encourages the transfer of technology in control engineering. The rapid development of control technology has an impact on all areas of the control discipline. The series offers an opportunity for researchers to present an extended exposition of new work in all aspects of industrial control.