Saltar para:
Logótipo
Comuta visibilidade da coluna esquerda
Você está em: Início > Publicações > Visualização > Linear model predictive control strategies applied to a batch sugar crystallizer

Publicações

Linear model predictive control strategies applied to a batch sugar crystallizer

Título
Linear model predictive control strategies applied to a batch sugar crystallizer
Tipo
Artigo em Livro de Atas de Conferência Internacional
Ano
2006
Autores
Luis Sánchez Dediós
(Autor)
FEUP
Ver página pessoal Sem permissões para visualizar e-mail institucional Pesquisar Publicações do Participante Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Petia Georgieva
(Autor)
FEUP
Ver página pessoal Sem permissões para visualizar e-mail institucional Pesquisar Publicações do Participante Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Ata de Conferência Internacional
7th Portuguese Conference on Automatic Control
Lisboa, Portugal, 11 a 13 de Setembro de 2006
Classificação Científica
FOS: Ciências da engenharia e tecnologias > Outras ciências da engenharia e tecnologias
CORDIS: Ciências Tecnológicas
Outras Informações
Abstract (EN): The study of four structures of linear model predictive control (LMPC) for a batch white sugar crystallization process is reported in this paper. Two SISO and two MIMO control schemes were compared with respect to the final process quality achieved. The linear models required in the controller structures were extracted applying two identification alternatives. The SISO cases seem to guarantee more satisfactory end point quality of the process. However, only the LMPC of the supersaturation manipulating the steam flowrate makes feasible all conflicting control objectives.
Idioma: Inglês
Tipo (Avaliação Docente): Científica
Contacto: sfeyo@fe.up.pt
Documentos
Não foi encontrado nenhum documento associado à publicação.
Recomendar Página Voltar ao Topo
Copyright 1996-2025 © Faculdade de Direito da Universidade do Porto  I Termos e Condições  I Acessibilidade  I Índice A-Z
Página gerada em: 2025-07-24 às 01:48:22 | Política de Privacidade | Política de Proteção de Dados Pessoais | Denúncias