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A receding-horizon multi-model approach to the control of SMB separation processes

机译:SMB分离过程控制的解晶多模型方法

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摘要

In this work, a Multi-Model Predictive Control (MMPC) strategy is proposed for SMB processes. The partial differential equation model is reduced using the proper orthogonal decomposition technique, in which the basis functions or modes are updated on-line. The reduced-order model is the core of a receding-horizon control strategy in which the design parameters are the tuning parameters of PI controllers assigning the velocity of the concentration fronts at the extract and raffinate drains. The low-level control structure is established using the wave theory. Simulation tests demonstrate the performance of this MMPC approach.
机译:在这项工作中,提出了一种用于SMB过程的多模型预测控制(MMPC)策略。使用适当的正交分解技术来减少部分微分方程模型,其中基函数或模式在线更新。下降阶模型是解序地平线控制策略的核心,其中设计参数是PI控制器的调谐参数,其分配提取物和萃余漏漏处的浓度前沿的速度。使用波理论建立低级控制结构。仿真试验证明了这种MMPC方法的性能。

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