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Utilizing big data for batch process modeling and control

机译：利用批处理建模和控制的大数据

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This manuscript illustrates the use of big data for modeling and control of batch processes. A modeling and control framework is presented that utilizes data variety (temperature or concentration measurements along with size distribution) to achieve newer control objectives. For an illustrative crystallization process, an approach is proposed consisting of a subspace state-space model augmented with a linear quality model, able to model and predict, and therefore control the particle size distribution (PSD). The identified model is deployed in a linear model predictive control (MPC) with explicit model validity constraints. The paper presents two formulations: (a) one that minimizes the volume of fines in the product by leveraging the variety of measurements and (b) the other that directly controls the shape of the particle size distribution in the product. The former case is compared to traditional control practice while the latter's superior ability to achieve desired PSD shape is demonstrated. (C) 2018 Elsevier Ltd. All rights reserved.
机译：此手稿说明了使用大数据进行建模和控制批处理过程。提出了一种建模和控制框架，其利用数据品种（温度或浓度测量以及尺寸分布）来实现更新的控制目标。为了说明性结晶过程，提出了一种方法，该方法由能够模拟和预测的线性质量模型增强的子空间状态空间模型，因此控制粒度分布（PSD）。具有显式模型有效性约束的线性模型预测控制（MPC）中部署了所识别的模型。本文呈现了两种制剂：（a）通过利用各种测量和（b）直接控制产品中粒度分布的形状的另一个测量和（b），最小化产品中的细粒体积的配方。以前的案例与传统的控制实践进行比较，而后者的达到所需PSD形状的卓越能力将被证明。 （c）2018年elestvier有限公司保留所有权利。

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