arrow
返回

A robust framework based on symbolic regression to develop controllers for crystallization processes

delete2026-03-21
delete0
PRE
AI
F
Fernando Arrais Romero Dias Lima *
M
Marcellus G.F. de Moraes
M
M. Enis Leblebici
A
Argimiro R. Secchi
M
Mauricio Bezerra de Souza
I
Idelfonso B.R. Nogueira
DOI:10.1016/j.jprocont.2026.103700delete
delete原文链接
delete原文求助
delete分享
delete收藏
摘要

摘要

En 中文
本研究介绍了符号回归用于结晶过程控制,提出了一种用于控制器开发的稳健方法。符号回归生成一个方程,用于根据温度、过饱和度和误差测量值计算最优控制作用。该方法在乙醇中的对乙酰氨基酚批次结晶过程中进行了测试,通过调节温度来调控质量收率和晶粒尺寸。其性能与非线性模型预测控制器(NMPC)进行了比较,NMPC使用人口平衡模型(PBM)作为内部模型,并与一个使用相同数据集训练的前馈神经网络进行了比较。所有方法均实现了成功控制,但机器学习方法所需的计算成本更低。考虑到扰动、过程模型失配和噪声,符号回归通过较少的温度变化将变量维持在设定点附近。
Keyword:
symbolic regression
crystallization control
model predictive control
machine learning
process optimization

期刊

Journal of Process Control 封面图
Journal of Process Control
IF:
3.9
论文数:
3.5K
被引数:
7.3K

机构

U
university of sao paulo
学者数:
3.0K
论文数: 1.2K
被引数: 0
U
universidade federal do rio de janeiro
学者数:
1.3K
论文数: 476
被引数: 0
K
ku leuven
学者数:
7.4K
论文数: 3.1K
被引数: 1
N
norwegian university of science and technology
学者数:
1.6K
论文数: 828
被引数: 1
学者 查看更多机构
引用论文

引用论文

Using MC plots for control of paracetamol crystallization
err2017-06-01
err15
errOAAI
errGriffin, Daniel J.; Kawajiri, Yoshiaki; Rousseau, Ronald W.; Grover, Martha A.
err分享
err收藏
Learning an Approximate Model Predictive Controller With Guarantees
err2018-07-01
err0
errOAAI
errMichael Hertneck; Johannes Kohler; Sebastian Trimpe; Frank Allgower
err分享
err收藏
Data-driven identification of crystallization kinetics
err2024-02-09
err4
errOAAI
errNyande, Baggie W.; Nagy, Zoltan K.; Lakerveld, Richard
err分享
err收藏
学者 查看更多内容