Modelo predictivo de control en fundiciones de alta precisión: un nuevo enfoque para la fase de predicción

J. Nieves; I. Santos; y P.G. Bringas

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Modelo predictivo de control en fundiciones de alta precisión: un nuevo enfoque para la fase de predicción

机译：高精度铸造厂的控制预测模型：预测阶段的新方法

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A Model Predictive Control (MPC) is a system which allows us to control a production plant. Thanks to this type of system is possible to make a production that comes close to "zero defects". In order to achieve its main goal, this kind of systems consists of several phases. One of the most important is the phase that predicts the situation in which the plant is going to be in a given time. Currently, the majority of the research in this field are related to linear MPC, although the process, which the model tries to represent, may not be. Thus, this paper presents several experiments that proof that the forecast phase, usually represented by a single mathematical function, can be represented by machine-learning models.%Un Modelo Predictivo de Control (MPC) es un sistema que permite llevar a cabo el control de una planta de pro- ducción. Gracias a este tipo de sistemas es posible realizar una producción que se aproxime al "cero defectos". Para poder desempeñar su labor fundamental, este tipo de sistemas se compone de varias fases o etapas. Una de las más importantes es la fase que permite predecir la situación en la que se va a encontrar la planta en un momento dado. La mayoría de los avances realizados en este campo han estado ligados a los MPC lineales, a pesar de que el proceso que se intenta representar no lo sea. Así, en este artículo, se presentan varios experimentos que permiten demostrar que la etapa de predicción, habitualmente representada por una única función matemática, puede ser representada mediante modelos de aprendizaje automático.

机译：模型预测控制（MPC）是允许我们控制生产工厂的系统。由于这种类型的系统，有可能使生产接近“零缺陷”。为了实现其主要目标，这种系统包括几个阶段。最重要的阶段之一是预测给定时间内工厂将要处于的状态的阶段。当前，尽管该模型试图表示的过程可能与线性MPC有关，但该领域的大多数研究都与线性MPC有关。因此，本文提出了一些实验，证明了通常由单个数学函数表示的预测阶段可以通过机器学习模型来表示。％Un Modelo Predictivo de Control（MPC）不能用于控制控件de una planta deproducción。可能的现实情况是在生产proxuccion时出现“ proeros”。基本劳动法从根本上构成，从根本上构成法律。重要的法令规定的准证书，在事前证明一切正确。洛杉矶的马萨诸塞州洛杉矶市历史悠久的体育馆，洛斯MPC球场，无人看守比赛的代表者。在艺术方面要先行进行演示，然后再进行演示，然后再进行常规的习惯性演示，请在自动演示中进行适当的设置。

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来源
《Revista de metalurgia》 |2011年第4期|p.341-354|共14页
作者
J. Nieves; I. Santos; y P.G. Bringas;
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作者单位

Universidad de Deusto, DeustoTech Computing-S3Lab, Avenida de las Universidades 24, 48007 - Bilbao, España.;

Universidad de Deusto, DeustoTech Computing-S3Lab, Avenida de las Universidades 24, 48007 - Bilbao, España.;

Universidad de Deusto, DeustoTech Computing-S3Lab, Avenida de las Universidades 24, 48007 - Bilbao, España.;

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收录信息美国《科学引文索引》(SCI);美国《工程索引》(EI);
原文格式 PDF
正文语种 spa
中图分类
关键词
modelo predictivo de control; aprendizaje automático; predicción de defectos; minería de datos; optimización de procesos.;

机译：预测控制模型;机器学习缺陷预测;数据挖掘;工艺优化。;

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机译：AdVersum Paedagogos ...事件的预测是一种推论，从一组理论陈述和描述，将在时间给出的条件经验陈述的，推断出描述了将发生在时间的情况下的口齿T“2即，相同的解释，在最先进的认识论条件科学，它促进预测推论，即，做法，干预，或技术应用的延长将要既更可控的和有效的作为大是精度和其推导的理论的范围。例如，今天没有人怀疑目前的核技术是量子和原子物理理论的直接债务人，这项技术的应用更有效和控制（至少我们要求公民）的权力越高关于上述理论的解释。而同样的，我们可以说其他技术（糟糕了，我们会接受技术，这些干预措施，从相反银行在同一桥的建设开始了从来没见过精确到毫米，或打开suboceanic方式并不被大多数做有效的旅程，并有利可图，你不会找到经络精度）。技术应用的结构为：A，根据T-理论是可取的，如果条件c给出，条件C 在科学技术应用的过程中，典型的方案将是如下：我们从提议作为事件的开始要实现的目标（SIC）和可作为以前的研究的结果的一组T-理论，在技师的目的是定义的一组条件C，其根据该T-理论，将允许的含义或期望的现象A. 3需要在计划，控制并有效的干预措施的理论元件（即那些实际的评价是定量成为可能，）中说话的故意动作的配制剂，其我们可以假设作为简写表达技术行动：A（BYZ）=（（SB，SY），（S'B，S“Y）H）在其中：
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