On-Line Nonlinear Dynamic Data Reconciliation Using Extended Kalman Filtering: Application to a Distillation Column and a CSTR

سال انتشار: 1388
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 48

فایل این مقاله در 14 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این مقاله:

شناسه ملی سند علمی:

JR_IJCCE-28-3_001

تاریخ نمایه سازی: 16 خرداد 1404

چکیده مقاله:

Extended Kalman Filtering (EKF) is a nonlinear dynamic data reconciliation (NDDR) method. One of its main advantages is its suitability for on-line applications. This paper presents an on-line NDDR method using EKF. It is implemented for two case studies, temperature measurements of a distillation column and concentration measurements of a CSTR. In each time step, random numbers with zero mean and specified variance were added to simulated results by a random number generator. The generated data are transferred on-line to a developed data reconciliation software. The software performs NDDR on received data using EKF method. Comparison of data reconciliation results with simulated measurements and true values demonstrates a high reduction in measurement errors, while benefits high speed data reconciliation process.

کلیدواژه ها:

نویسندگان

Ali Farzi

Department of Chemical Engineering, Faculty of Chemistry, University of Tabriz, Tabriz, I.R. IRAN

Arjomand Mehrabani-Zeinabad

Department of Chemical Engineering, Isfahan University of Technology, ۸۴۱۵۶-۸۳۱۱۱ Isfahan, I.R. IRAN

Ramin Bozorgmehry Boozarjomehry

Department of Chemical Engineering and Petroleum, Sharif University of Technology, Tehran, I.R. IRAN

مراجع و منابع این مقاله:

لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :
  • Almasy, G. A., Principles of Dynamic Balancing, AIChE Journal, ۳۶, ...
  • Liebman, M. J., Edgar, T. F. and Lasdon, L. S., ...
  • Bai, S., Thibault, J. and McLean, D.D., Dynamic Data Reconciliation: ...
  • Abu-el-zeet, Z. H., Becerra, V.M., Roberts, P.D., Combined Bias and ...
  • Barbosa Jr, V. P., Wolf, M. R. M., Maciel Fo, ...
  • McBrayer, K. F., Soderstorm, T. A., Edgar, T. F. and ...
  • Meert, K., A Real-Time Recurrent Learning Network Structure for Data ...
  • Chen, J., Romagnoli, J. A., A Strategy for Simul-taneous Dynamic ...
  • Karjala, T. W., Himmelblau, D. M., Dynamic Rectification of Data ...
  • Islam, K. A., Weiss, G. H. and Romagnoli, J. A., ...
  • Chiari, M., Bussani, G., Grottoli, M. G. and Pierucci, S., ...
  • Grewal, M. S. and Andrews, A. P., “Kalman Filtering: Theory ...
  • Narasimhan, S. and Jordache, C., “Data Recon-ciliation and Gross Error ...
  • Mehrabni, A. Z., “Non-linear Parameter Estimation of Distillation Column”, M.Sc. ...
  • Farzi, A., Mehrabani, A.Z. and Bozorgmehry, R. B., Data Reconciliation: ...
  • Jang, S. S., Joseph, B. and Mukai, H., Comparison of ...
  • نمایش کامل مراجع