Steady-State Optimization. This ter

Steady-State Optimization. This term refers to a class of optimization techniques in which the process exhibits the following characteristics: (1) there is a well-defined index of performance, such as product cost, production rate, or process >ield: (2) the relationship between the process variables and the index of performance is known; and (3) the values of the system parameters that optimize the index of performance can be determined math-ematically. When these characteristics apply, the control algorithm is designed to make ad-justments in the process parameters to drive the process toward the optimal state. The control system is open-loop, as seen in Figure 4.4. Several mathematical techniques are available for solving steady-state optimal control problems, including differential calculus, calculus of variations, and a variety of mathematical programming methods.
Adaptive Control. Steady-state optimal control operates as an open-loop system. It works successfully when there are no disturbances that invalidate the known relation¬ship between process parameters and process performance. When such disturbances are pre¬sent in the application, a self-corTecting form of optimal control can be used, called adaptive control. Adaptive control combines feedback control and optimal control by measuring the relevant process variables during operation (as in feedback control) and using a con¬trol algorithm that attempts to optimize some index of performance (as in optimal control).
Adaptive control is distinguished from feedback control and steady-state optimal control by its unique capability to cope with a time-varying environment. It is not unusu¬al for a system to operate in an environment that changes over time and for the changes to have a potential effect on system performance. If the internal parameters or mecha¬nisms of the system are fixed, as in feedback control or optimal control, the system may per¬form quite differently in one type of environment than in another. An adaptive control system is designed to compensate for its changing environment by monitoring its own per¬formance and altering some aspect of its control mechanism to achieve optimal or near-op¬timal performance. In a production process, the "time-varying environment" consists of the day-to-day variations in raw materials, tooling, atmospheric conditions, and the like, any of which may affect performance.
The general configuration of an adaptive control system is illustrated in Figure 4.5. To evaluate its performance and respond accordingly, an adaptive control system performs three functions, as shown in the figure:
1. Identification function. In this function, the current value of the index of performance of the system is determined, based on measurements collected from the process. Since
Mathematical model

Kết quả (Việt) 1:

Tối ưu hóa trạng thái ổn định. Thuật ngữ này dùng để chỉ một lớp các kỹ thuật tối ưu hóa trong đó quá trình trưng bày những đặc điểm sau: (1) có một chỉ số được xác định rõ về hiệu suất, chẳng hạn như chi phí sản phẩm, tỷ lệ sản xuất hoặc quá trình > ield: (2) các mối quan hệ giữa các biến quá trình và chỉ số hiệu suất được biết đến; và (3) các giá trị của các tham số hệ thống tối ưu hóa các chỉ số về hiệu suất có thể là quyết toán-ematically. Khi áp dụng những đặc điểm này, các thuật toán điều khiển được thiết kế để làm cho quảng cáo-justments trong các thông số quá trình lái xe quá trình tiến tới trạng thái tối ưu. Hệ thống điều khiển là hở, như đã thấy trong hình 4.4. Một số kỹ thuật toán học có sẵn để giải quyết các vấn đề điều khiển tối ưu trạng thái ổn định, bao gồm giải tích vi phân, phép tính biến phân và một loạt các phương pháp lập trình toán học.Điều khiển thích nghi. Điều khiển tối ưu trạng thái ổn định hoạt động như một hệ thống hở. Nó hoạt động thành công khi không có không có nhiễu làm mất hiệu lực relation¬ship được biết đến giữa các thông số quá trình và quy trình thực hiện. Khi rối loạn như vậy pre¬sent trong ứng dụng, một hình thức tự-corTecting điều khiển tối ưu có thể được sử dụng, được gọi là điều khiển thích nghi. Điều khiển thích ứng kết hợp điều khiển tối ưu và kiểm soát thông tin phản hồi bằng cách đo lường các biến quá trình có liên quan trong quá trình hoạt động (như trong kiểm soát thông tin phản hồi) và bằng cách sử dụng một thuật toán con¬trol cố gắng để tối ưu hóa một số chỉ số hiệu suất (như trong điều khiển tối ưu).Điều khiển thích nghi được phân biệt từ trạng thái ổn định điều khiển tối ưu và kiểm soát thông tin phản hồi bằng khả năng độc đáo của mình để đối phó với một môi trường thời gian khác nhau. Nó không phải là unusu¬al cho một hệ thống để hoạt động trong một môi trường thay đổi theo thời gian và những thay đổi để có những tác động tiềm năng hiệu suất hệ thống. Nếu các thông số nội bộ hoặc mecha¬nisms của hệ thống cố định, như trong kiểm soát thông tin phản hồi hoặc điều khiển tối ưu, Hệ thống có thể per¬form khá khác nhau trong một loại môi trường hơn so với khác. Một hệ thống điều khiển thích nghi được thiết kế để bù đắp cho môi trường thay đổi bằng cách giám sát per¬formance riêng của mình và thay đổi một số khía cạnh của cơ chế kiểm soát để đạt được tối ưu hoặc gần op¬timal hiệu suất của nó. Trong quá trình sản xuất, "thời gian thay đổi môi trường" bao gồm các biến thể hàng ngày trong nguyên liệu, dụng cụ, điều kiện khí quyển, và như thế, bất kỳ người trong số đó có thể ảnh hưởng đến hiệu suất.Cấu hình chung của một hệ thống điều khiển thích nghi được minh họa trong hình 4.5. Để đánh giá hiệu suất của mình và đáp ứng phù hợp, một hệ thống điều khiển thích nghi thực hiện ba chức năng, như minh hoạ trong hình:1. xác định chức năng. Chức năng này, giá trị hiện tại của các chỉ số về hiệu suất của hệ thống được xác định, dựa trên các đo đạc được thu thập từ quá trình. Kể từ khiMô hình toán học

Kết quả (Việt) 2:

Tối ưu hóa trạng thái ổn định. Thuật ngữ này đề cập đến một lớp học của các kỹ thuật tối ưu hóa, trong đó quá trình trưng bày các đặc điểm sau đây: (1) có một chỉ số được xác định rõ về hiệu suất, chẳng hạn như chi phí sản phẩm, tỷ lệ sản xuất, hoặc quá trình> ield: (2) mối quan hệ giữa các biến quá trình và các chỉ số hiệu suất là đã biết; và (3) các giá trị của các thông số hệ thống tối ưu hóa các chỉ số hiệu suất có thể được xác định toán học-ematically. Khi những đặc điểm áp dụng, các thuật toán điều khiển được thiết kế để làm cho quảng cáo-justments trong các thông số quá trình thúc đẩy quá trình hướng tới trạng thái tối ưu. Các hệ thống điều khiển là vòng hở, như thể hiện trong hình 4.4. Một số kỹ thuật toán học có sẵn để giải quyết vấn đề kiểm soát tối ưu trạng thái ổn định, bao gồm phân tích, tính toán của các biến thể, và một loạt các phương pháp lập trình toán học.
Điều khiển thích nghi. Điều khiển tối ưu trạng thái ổn định hoạt động như một hệ thống vòng hở. Nó hoạt động thành công khi không có rối loạn mà làm mất hiệu lực relation¬ship biết giữa các thông số quá trình và hiệu suất quá trình. Khi rối loạn như vậy được pre¬sent trong ứng dụng, một hình thức tự corTecting kiểm soát tối ưu có thể được sử dụng, được gọi là điều khiển thích nghi. Điều khiển thích nghi kết hợp điều khiển phản hồi và điều khiển tối ưu bằng cách đo các biến quá trình có liên quan trong quá trình hoạt động (như trong điều khiển phản hồi) và sử dụng một thuật toán con¬trol mà cố gắng để tối ưu hóa một số chỉ số về hiệu suất (như trong điều khiển tối ưu).
Điều khiển thích nghi được phân biệt với điều khiển phản hồi và điều khiển tối ưu trạng thái ổn định bởi khả năng độc đáo của mình để đối phó với một môi trường thời gian khác nhau. Nó không phải là unusu¬al cho một hệ thống hoạt động trong một môi trường thay đổi theo thời gian và để những thay đổi có ảnh hưởng tiềm năng về hiệu năng hệ thống. Nếu các thông số nội bộ hoặc mecha¬nisms của hệ thống được cố định, như trong điều khiển phản hồi hoặc điều khiển tối ưu, hệ thống có thể per¬form khá khác nhau trong một loại môi trường hơn trong một. Một hệ thống điều khiển thích nghi được thiết kế để bù đắp cho môi trường thay đổi nó bằng cách giám sát per¬formance riêng của mình và thay đổi một số khía cạnh của cơ chế kiểm soát của mình để đạt được hiệu suất tối ưu hoặc gần op¬timal. Trong quá trình sản xuất, "môi trường thiên theo thời gian" bao gồm các biến thể ngày-to-ngày trong nguyên liệu, dụng cụ, điều kiện khí quyển, và như thế, bất kỳ trong đó có thể ảnh hưởng đến hiệu suất.
Các cấu hình chung của một hệ thống điều khiển thích nghi được minh họa trong hình 4.5. Để đánh giá hiệu quả của nó và đáp ứng phù hợp, một hệ thống điều khiển thích nghi thực hiện ba chức năng, như thể hiện trong hình:
1. Xác định chức năng. Trong chức năng này, giá trị hiện tại của các chỉ số hiệu suất của hệ thống được xác định dựa trên số thu thập được từ quá trình này. Từ
mô hình toán học

Kết quả (Việt) 3:

Tối ưu hóa - shot.Thuật ngữ này chỉ là một loại công nghệ tối ưu hóa trong quá trình, có các tính năng sau: (1) có một chỉ số hiệu suất rõ ràng, như chi phí hiệu quả sản xuất sản phẩm, quá trình, hoặc (2): > trong lĩnh vực công nghệ và các chỉ số hoạt động quan hệ giữa tham số; và (3) của hệ thống giá trị tham số hiệu suất tối ưu hóa chỉ số có thể chắc chắn về toán học ematically.Khi những đặc điểm áp dụng thuật toán, kiểm soát quá trình điều khiển thiết kế trong quá trình điều chỉnh các tham số cho trạng thái tốt nhất.Hệ thống điều khiển vòng là mở, như những đồ 4.4 - si.Một số kỹ thuật toán học có thể được dùng để giải quyết vấn đề điều khiển tối ưu - shot, bao gồm cả các tính toán vi phân, thay đổi, và các phương pháp kế toán.Điều khiển thích nghi.- shot điều khiển tối ưu như mở hệ thống vành.Nó đã thành công trong việc can thiệp vào không được biết đến, khiến cho mối quan hệ giữa ¬ thuyền quá trình tham số và trình diễn.Khi can thiệp này được ¬ gửi đơn cortecting, từ hình thức điều khiển tối ưu có thể sử dụng, được gọi là điều khiển thích nghi.Adaptive kiểm soát phản hồi của giai đoạn kết hợp kiểm soát và điều khiển tối ưu trong quá trình phẫu thuật đo biến liên quan (như phản hồi kiểm soát) và sử dụng thuật toán điều khiển kiểm soát ¬, cố gắng tối ưu hóa một số chỉ số hiệu suất (như điều khiển tối ưu).Điều khiển thích nghi khác với thông tin phản hồi điều khiển và điều khiển tối ưu - shot, khả năng độc đáo của nó thay đổi theo thời gian, để đối phó với môi trường.Đó là không unusu ¬ nhôm là một trong một hệ thống thay đổi theo thời gian, với hiệu suất hệ thống ảnh hưởng của sự thay đổi trong môi trường hoạt động.Nếu trong hệ thống của tham số hoặc máy móc ¬ biết là cố định, trong phản hồi điều khiển và điều khiển tối ưu, hệ thống sẽ mọi hình thức hoàn toàn khác nhau ¬ là một loài hơn trong môi trường ở một người khác.Hệ thống điều khiển thích nghi thiết kế của mình thông qua giám sát mọi ¬ Performance và thay đổi cơ chế kiểm soát của nó một cách tối ưu hiệu suất tối ưu hoặc gần đạt tới hoạt động của ¬ bồi thường thay đổi môi trường.Trong quá trình sản xuất, "khi môi trường thay đổi", bao gồm cả nguyên liệu, công việc nạp đạn, điều kiện khí quyển khi thay đổi hàng ngày, trong đó có một loại có thể ảnh hưởng đến hiệu suất..Hệ thống điều khiển thích nghi của cấu hình chung như biểu đồ những sê - 4,5;.Để đánh giá khả năng của nó, và các phản ứng, hệ thống điều khiển thích nghi thực hiện ba chức năng, như đồ đã - si:1.Chức năng nhận dạng.Trong chức năng này trong quá trình thu thập, theo hệ thống đo giá trị xác định giá trị hiện tại của các chỉ số hoạt động.Kể từ khiMô hình toán học