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해외주문 [POD] Networked and Distributed Predictive Control Methods and Nonlinear Process Network Applications

Advances in Industrial Control | Hardcover
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상품상세정보
ISBN 9780857295811(0857295810)
쪽수 228쪽
언어 English
크기 163 * 239 * 0 (mm)
제본형태 Hardcover
삽화유무 삽화있음
총권수 1권
Textual Format Computer Applications
리딩지수 Level Scholarly/Graduate

책소개

이 책이 속한 분야

Networked and Distributed Predictive Control presents rigorous, yet practical, methods for the design of networked and distributed predictive control systems. The design of model predictive control systems using Lyapunov-based techniques to account for the influence of asynchronous and delayed measurements is followed by a treatment of networked control architecture development. This shows how networked control can augment dedicated control systems in a natural way and takes advantage of additional, potentially asynchronous and delayed measurements to maintain closed loop stability and significantly to improve closed-loop performance. The text then shifts focus to the design of distributed predictive control systems that cooperate efficiently in computing optimal manipulated input trajectories that achieve desired stability, performance and robustness specifications but utilize a fraction of the time required by centralized control systems. Key features of this book include: new techniques for networked and distributed control system design; insight into issues associated with networked and distributed predictive control problems; detailed appraisal of industrial relevance using computer simulation of nonlinear chemical process networks and wind- and solar-energy-generation systems; and integrated exposition of novel research topics and rich resource of references to significant recent work.A full understanding of Networked and Distributed Predictive Control requires a basic knowledge of differential equations, linear and nonlinear control theory and optimization methods and the book is intended for academic researchers and graduate students studying control as well as for process control engineers. The constant attention to practical matters associated with implementation of the theory discussed will help researchers and engineers understand the application of the book "s methods in greater depth.Advances in Industrial Control aims to report and encourage the transfer of technology in control engineering. The rapid development of control technology has an impact on all areas of the control discipline. The series offers an opportunity for researchers to present an extended exposition of new work in all aspects of industrial control.
This book offers rigorous, yet practical, methods for the design of networked and distributed predictive control systems, including new techniques for system design, insight into likely issues and challenges, and integrated exposition of novel research topics.
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목차

Introductionp. 1
Motivationp. 1
Networked and Distributed Control Architecturesp. 2
Networked Control Architecturesp. 2
Cooperative, Distributed Control Architecturesp. 4
A Reactor-Separator Process Examplep. 4
Backgroundp. 8
Objectives and Organization of the Bookp. 10
Lyapunov-Based Model Predictive Controlp. 13
Introductionp. 13
Notationp. 14
System Descriptionp. 14
Lyapunov-Based Controlp. 15
Model Predictive Controlp. 16
Lyapunov-Based Model Predictive Controlp. 18
LMPC with Asynchronous Feedbackp. 19
Modeling of Data Losses/Asynchronous Measurementsp. 20
LMPC Formulation with Asynchronous Feedbackp. 20
Stability Propertiesp. 22
Application to a Chemical Reactorp. 28
LMPC with Delayed Measurementsp. 33
Modeling of Delayed Measurementsp. 33
LMPC Formulation with Measurement Delaysp. 35
Stability Propertiesp. 37
Application to a Chemical Reactorp. 40
Conclusionsp. 44
Networked Predictive Process Controlp. 47
Introductionp. 47
System Descriptionp. 48
Modeling of Measurementsp. 49
Lower-Tier Controllerp. 50
Two-Tier Networked Control Architecture with Continuous/Asynchronous Measurementsp. 51
Upper-Tier Networked LMPC Formulationp. 52
Stability Propertiesp. 54
Application to a Chemical Reactorp. 59
Application to a Reactor-Separator Processp. 64
Two-Tier Networked Control Architecture with Continuous/Delayed Measurementsp. 70
Upper-Tier Networked LMPC Formulationp. 70
Stability Propertiesp. 72
Application to a Chemical Reactorp. 75
Application to a Reactor-Separator Processp. 77
Application to a Wind-Solar Energy Generation Systemp. 82
Wind-Solar System Descriptionp. 82
Control Problem Formulation and Controller Designp. 86
Simulation Resultsp. 90
Conclusionsp. 97
Distributed Model Predictive Control: Two-Controller Cooperationp. 99
Introductionp. 99
System Descriptionp. 101
Lyapunov-Based Controlp. 101
DMPC with Synchronous Measurementsp. 102
DMPC Formulationp. 102
Stability Propertiesp. 106
Application to a Reactor-Separator Processp. 109
DMPC with Asynchronous Measurementsp. 117
Modeling of Asynchronous Measurementsp. 117
DMPC Formulationp. 117
Stability Propertiesp. 120
Application to a Reactor-Separator Processp. 122
DMPC with Delayed Measurementsp. 124
Modeling of Delayed Measurementsp. 124
DMPC Formulationp. 125
Stability Propertiesp. 128
Application to a Reactor-Separator Processp. 130
Conclusionsp. 133
Distributed Model Predictive Control: Multiple-Controller Cooperationp. 135
Introductionp. 135
System Descriptionp. 136
Lyapunov-Based Controlp. 137
Sequential and Iterative DMPC Designs with Synchronous Measurementsp. 138
Sequential DMPCp. 138
Iterative DMPCp. 143
Application to an Alkylation of Benzene Processp. 149
Sequential and Iterative DMPC Designs with Asynchronous Measurementsp. 160
Modeling of Asynchronous Measurementsp. 160
Sequential DMPC with Asynchronous Measurementsp. 161
Iterative DMPC with Asynchronous Measurementsp. 168
Application to an Alkylation of Benzene Processp. 174
Iterative DMPC Design with Delayed Measurementsp. 176
Modeling of Delayed Measurementsp. 177
Iterative DMPC Formulationp. 178
Stability Propertiesp. 180
Application to an Alkylation of Benzene Processp. 182
Handling Communication Disruptions in DMPCp. 183
Model of the Communication Channelp. 185
DMPC with Communication Disruptionsp. 186
Stability Propertiesp. 189
Conclusionsp. 191
Multirate Distributed Model Predictive Controlp. 193
Introductionp. 193
System Descriptionp. 193
Modeling of Measurements and Communication Networksp. 194
Lyapunov-Based Controlp. 196
Multirate DMPCp. 198
Multirate DMPC Formulationp. 198
Stability Propertiesp. 202
Application to a Reactor-Separator Processp. 210
Conclusionsp. 218
Conclusionsp. 219
Referencesp. 221
Indexp. 227
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