Nonlinear Model Based Process Control

R. D. Berber, Costas Kravaris, Ridvan Berber

ISBN 10: 0792352203 ISBN 13: 9780792352204

Verlag: SPRINGER NATURE, 1998

Sprache: Englisch

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Zustand: Gut | Seiten: 896 | Sprache: Englisch | Produktart: B�cher.

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Bibliografische Details

Titel

Nonlinear Model Based Process Control

Verlag

SPRINGER NATURE

Ver�ffentlichungsdatum

1998

Sprache

Englisch

ISBN-10

0792352203

ISBN-13

9780792352204

Bindung

Hardcover

Zustand

Gut

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B�cher

�ber diesen Titel

Inhaltsangabe

The increasingly competitive environment within which modern industry has to work means that processes have to be operated over a wider range of conditions in order to meet constantly changing performance targets. Add to this the fact that many industrial operations are nonlinear, and the need for on-line control algorithms for nonlinear processes becomes clear. Major progress has been booked in constrained model-based control and important issues of nonlinear process control have been solved.The present book surveys the state of the art in nonlinear model-based control technology, by writers who have actually created the scientific profile. A broad range of issues are covered in depth, from traditional nonlinear approaches to nonlinear model predictive control, from nonlinear process identification and state estimation to control-integrated design. Recent advances in the control of inverse response and unstable processes are presented. Comparisons with linear control are given, and case studies are used for illustration.

Rese�a del editor

The increasingly competitive environment within which modern industry has to work means that processes have to be operated over a wider range of conditions in order to meet constantly changing performance targets. Add to this the fact that many industrial operations are nonlinear, and the need for on-line control algorithms for nonlinear processes becomes clear. Major progress has been booked in constrained model-based control and important issues of nonlinear process control have been solved. The present book surveys the state of the art in nonlinear model-based control technology, by writers who have actually created the scientific profile. A broad range of issues are covered in depth, from traditional nonlinear approaches to nonlinear model predictive control, from nonlinear process identification and state estimation to control-integrated design. Recent advances in the control of inverse response and unstable processes are presented. Comparisons with linear control are given, and case studies are used for illustration.

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