Long range predictive control of a polymerization reactor

Authors


Abstract

This paper examines the application of generalized predictive control (GPC), one in the class of long-range predictive algorithms, to the control of conversion of methyl methacrylate (MMA) monomer in a simulated CSTR, and to the control of temperature in a pilot plant batch polymer reactor. The control objective is regulation in the presence of (i) stochastic disturbances due to impurities (in the case of the CSTR), and (ii) pulse disturbances from the addition of cold solvent and initiator (in the case of the batch reactor). The role of the observer polynomial as a detuning parameter for trading off performance against variability in the control action is emphasized. Also, the role of data prefiltering, prior to model parameter estimation, is examined. A frequency domain interpretation of the least squares estimation algorithm is used to clarify the role of the filter.

Abstract

On examine dans cet article l'application du contrôle prédictif généralisé, un algorithme qui appartient à la gamme des algorithmes prédictifs à long terme, à la régulation de la conversion du monomère de méthyl méthacrylate dans un réacteur à réservoir agité continu (CSTR), et à la régulation de la température dans un réacteur de polymères discontinu pilote. L'objectif de contrôle est la régulation en présence (1) de perturbations stochastiques dues aux impuretés (dans le cas du CSTR) et (2) de perturbations puisées dues à l'ajout d'un solvant froid et d'un initiateur (dans le cas du réacteur discontinu). On met l'accent sur le rôle du polynôme d'observation comme paramètre de désaccord pour faire un compromis entre la performance et la variabilité dans l'action de contrôle. De même, le rôle du préfiltrage des données, préalablement à l'estimation des paramètres du modèle, est examiné. On utilise une interprétation du domaine de fréquence de l'algorithme d'estimation par moindres carrés pour clarifier le rôle du filtre.

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