Method and apparatus for dynamic and steady-state modeling...

G - Physics – 05 – B

Patent

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G05B 13/04 (2006.01) G05B 17/02 (2006.01)

Patent

CA 2254733

A method for providing independent static and dynamic models in a prediction, control and optimization environment utilizes an independent static model (20) and an independent dynamic model (22). The static model (20) is a rigorous predictive model that is trained over a wide range of data, whereas the dynamic model (22) is trained over a narrow range of data. The gain K of the static model (20) is utilized to scale the gain k of the dynamic model (22). The forced dynamic portion of the model (22) referred to as the bi variables are scaled by the ratio of the gains K and k. The bi have a direct effect on the gain of a dynamic model (22). This is facilitated by a coefficient modification block (40). Thereafter, the difference between the new value input to the static model (20) and the prior steady-state value is utilized as an input to the dynamic model (22). The predicted dynamic output is then summed with the previous steady-state value to provide a predicted value Y. Additionally, the path that is traversed between steady-state value changes.

Un procédé permettant de créer des modèles statiques et dynamiques dans un environnement de prédiction, de commande et d'optimisation utilise un modèle statique indépendant (20) et un modèle dynamique indépendant (22). Le modèle statique (20) est un modèle prédictif rigoureux qui est soumis à un apprentissage sur une plage de données large, tandis que le modèle dynamique (22) est soumis à un apprentissage sur une plage de données étroite. Le gain K du modèle statique (20) est utilisé pour définir l'échelle de gain k du modèle dynamique (22). L'échelle de la partie dynamique forcée du modèle (22), dénommée variables b¿i?, est définie par le rapport des gains K et k. Les b¿i? ont une influence directe sur le gain d'un modèle dynamique (22). Ceci est facilité par un bloc de modification du coefficient (40). Puis la différence entre la nouvelle entrée de valeur pour le modèle statique (20) et la valeur de l'état permanent antérieure est utilisée comme valeur d'entrée pour le modèle dynamique (22). La valeur de sortie dynamique théorique est ensuite ajoutée à la valeur de l'état permanent antérieure, de façon à donner une valeur Y théorique. De plus, le déroulement des opérations entre deux valeurs de l'état permanent varie.

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Profile ID: LFCA-PAI-O-1677400

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