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1. (WO2001079945) SYSTEME ET METHODOLOGIE DE COMMANDES ADAPTATIVES DE PREDICTION DE MODELES BASES SUR UN MODELE DE PROCESSUS RIGOUREUX ET NON LINEAIRE
Dernières données bibliographiques dont dispose le Bureau international   

N° de publication : WO/2001/079945 N° de la demande internationale : PCT/US2001/010180
Date de publication : 25.10.2001 Date de dépôt international : 30.03.2001
Demande présentée en vertu du Chapitre 2 : 19.09.2001
CIB :
G05B 13/04 (2006.01)
Déposants : ABB AUTOMATION INC.[US/US]; 501 Merritt 7 Norwalk, CT 06851, US
Inventeurs : HESS, Todd, M.; US
KROLL, Andreas; DE
LINDBERG, Carl-Fredrik, S., M.; SE
MODEN, Per, Erik; SE
PETERSSON, Mikael; SE
PRAPROST, Kenneth, L.; US
Mandataire : RICKIN, Michael, M.; ABB Automation Inc. Legal Department - 4U6 29801 Euclid Avenue Wickliffe, OH 44092, US
Données relatives à la priorité :
09/544,39006.04.2000US
Titre (EN) SYSTEM AND METHODOLOGY FOR ADAPTIVE, LINEAR MODEL PREDICTIVE CONTROL BASED ON RIGOROUS, NONLINEAR PROCESS MODEL
(FR) SYSTEME ET METHODOLOGIE DE COMMANDES ADAPTATIVES DE PREDICTION DE MODELES BASES SUR UN MODELE DE PROCESSUS RIGOUREUX ET NON LINEAIRE
Abrégé : front page image
(EN) A methodology for process modeling and control and the software system implementation of this methodology, which includes a rigorous, nonlinear process simulation model, (10) the generation of appropriate linear models derived from the rigorous model, and an adaptive, linear model predictive controller (MPC) (30) that utilizes the derived linear models. A state space, multivariable, model predictive controller (MPC) is the preferred choice for the MPC since the nonlinear simulation model is analytically translated into a set of linear state equations and thus simplifies the translation of the linearized simulation equations to the modeling format required by the controller. Various other MPC modeling forms such as transfer functions, impulse response coefficients, and step response coefficients may also be used. The methodology is very general in that any model predictive controller using one of the above modeling forms can be used as the controller. The methodology also includes various modules that improve reliability and performance. For example, there is a data pretreatment module used to pre-process the plant measurements for gross error detection. A data reconciliation and parameter estimation module is then used to correct for instrumentation errors and to adjust model parameters based on current operating conditions. The full-order state space model can be reduced by the order reduction module to obtain fewer states for the controller model. Automatic MPC tuning is also provided to improve control performance.
(FR) L'invention porte sur une méthodologie de modélisation et de commande de processus et son système logiciel de mise en oeuvre qui comprend un modèle de simulation de processus rigoureux et non linéaire, (10) la création de modèles linéaires appropriés dérivant des modèles rigoureux, et un contrôleur prédictif de modèles (MPC) (30) utilisant des modèles linéaires dérivés. Un MPC à variable multiple et espaces d'états est le type préféré de MPC car le modèle non linéaire de simulation y est traduit analytiquement en un ensemble d'équations d'état linéaires, ce qui simplifie la traduction des équations linéaires de simulation dans le format de modélisation requis par le contrôleur. On peut également utiliser différentes autres formes de modélisation MPC telles que des fonctions de transfert, des coefficients de réponse impulsionnelle, et des coefficients de réponse graduée. Cette méthodologie, très générale en ce que tout MPC utilisant l'une des formes ci-dessus de modélisation peut servir de contrôleur, comprend également différents modules améliorant la fiabilité et les performances. Par exemple il existe un module de prétraitement permettant de prétraiter le dimensionnement de l'installation en détectant les erreurs grossières, et un module de réconciliation des données et d'estimation des paramètres servant à corriger les erreurs d'instrumentation à ajuster les paramètres du modèle en fonction des conditions d'exploitation du moment. Le modèle d'espaces d'états d'ordres pleins peut être réduit par le module de réduction d'ordre afin d'obtenir moins d'états du modèle de contrôleur. On peut de plus prévoir un accord automatique du MPC améliorant les performances de commande.
États désignés : AE, AL, AM, AT, AU, AZ, BA, BB, BG, BR, BY, CA, CH, CN, CR, CU, CZ, DE, DK, DM, EE, ES, FI, GB, GD, GE, GH, GM, HR, HU, ID, IL, IN, IS, JP, KE, KG, KP, KR, KZ, LC, LK, LR, LS, LT, LU, LV, MA, MD, MG, MK, MN, MW, MX, NO, NZ, PL, PT, RO, RU, SD, SE, SG, SI, SK, SL, TJ, TM, TR, TT, TZ, UA, UG, UZ, VN, YU, ZA, ZW
Organisation régionale africaine de la propriété intellectuelle (ARIPO) (GH, GM, KE, LS, MW, MZ, SD, SL, SZ, TZ, UG, ZW)
Office eurasien des brevets (OEAB) (AM, AZ, BY, KG, KZ, MD, RU, TJ, TM)
Office européen des brevets (OEB (AT, BE, CH, CY, DE, DK, ES, FI, FR, GB, GR, IE, IT, LU, MC, NL, PT, SE, TR)
Organisation africaine de la propriété intellectuelle (OAPI) (BF, BJ, CF, CG, CI, CM, GA, GN, GW, ML, MR, NE, SN, TD, TG)
Langue de publication : anglais (EN)
Langue de dépôt : anglais (EN)