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Verkauf durch Sack Fachmedien

Zhang / Xue / Gao

Model Predictive Control

Approaches Based on the Extended State Space Model and Extended Non-minimal State Space Model

Medium: Buch
ISBN: 978-981-13-0082-0
Verlag: Springer
Erscheinungstermin: 23.08.2018
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This monograph introduces the authors’ work on model predictive control system design using extended state space and extended non-minimal state space approaches. It systematically describes model predictive control design for chemical processes, including the basic control algorithms, the extension to predictive functional control, constrained control, closed-loop system analysis, model predictive control optimization-based PID control, genetic algorithm optimization-based model predictive control, and industrial applications. Providing important insights, useful methods and practical algorithms that can be used in chemical process control and optimization, it offers a valuable resource for researchers, scientists and engineers in the field of process system engineering and control engineering. 

Produkteigenschaften

  • Artikelnummer: 9789811300820
  • Medium: Buch
  • ISBN: 978-981-13-0082-0
  • Verlag: Springer
  • Erscheinungstermin: 23.08.2018
  • Sprache(n): Englisch
  • Auflage: 1. Auflage 2019
  • Produktform: Gebunden, HC runder Rücken kaschiert
  • Gewicht: 407 g
  • Seiten: 137
  • Format (B x H x T): 160 x 241 x 15 mm
  • Ausgabetyp: Kein, Unbekannt

Themen

Autoren/Hrsg.

Autoren

Introduction.- Model Predictive Control Based on Extended State Space Model.- Predictive Functional Control Based on Extended State Space Model.- Model Predictive Control Based on Extended Non-Minimal State Space Model.- Predictive Functional Control Based on Extended Non-minimal State Space Model.- Model Predictive Control Under Constraints.- PID Control Using Extended Non-minimal State Space Model Optimization.- Closed-loop System Performance Analysis.- Model Predictive Control Performance Optimized by Genetic Algorithm.- Industrial Application.- Further Ideas on MPC and PFC Using Relaxed Constrained Optimization.