Resumen

El control optimizado del proceso de producción de revestimiento de color (CCPP) tiene como objetivo reducir los costes de producción y mejorar la eficiencia económica al tiempo que se cumplen los requisitos de calidad. Sin embargo, dado que el control optimizado del CCPP se ve obstaculizado por la incertidumbre del modelo, se propone una estrategia que tenga en cuenta la incertidumbre del modelo. En trabajos anteriores se ha introducido un modelo mecanicista de CCPP basado en el análisis del proceso para simular el proceso de producción real y generar datos del proceso. A continuación, se aplica el método de mínimos cuadrados parciales para desarrollar modelos de predicción del espesor de la película y de la eficiencia económica. Para gestionar la incertidumbre del modelo, se introduce el enfoque de optimización robusta para mejorar la viabilidad de la solución optimizada. A continuación, se utiliza el control de aprendizaje iterativo para refinar aún más la incertidumbre del modelo. El espesor de la película restringido se transforma en uno de los objetivos de seguimiento para superar el inconveniente de que el control de aprendizaje iterativo tradicional no puede abordar las restricciones. El ajuste del objetivo de eficiencia económica se actualiza continuamente en función del ajuste del espesor de la película hasta que éste alcanza su valor deseado. Por último, se adopta un ajuste difuso de los parámetros para garantizar que la eficiencia económica y el espesor de la película converjan rápidamente a sus valores optimizados bajo las condiciones de las restricciones. La eficacia de la estrategia de control de optimización propuesta se valida mediante resultados de simulación.

• Materias:Inteligencia artificial Minería de datos Algoritmos genéticos Cerebro - fisiopatología Neurociencia Cognitiva
• Subjects:Artificial intelligence Data mining Genetic algorithms Brain - pathophysiology Cognitive Neuroscience
• Palabras claves:incertidumbre del modelo, eficiencia económica, espesor de la película, mínimos cuadrados parciales, ajuste de parámetros difusos, métodos de mínimos cuadrados, modelo de película, estrategia de control de optimización, control de aprendizaje iterativo, enfoque de optimización robusta
• Keywords:model uncertainty, economic efficiency, film thickness, partial least square, fuzzy parameters adjustment, least square methods, model of film, optimization control strategy, iterative learning control, robust optimization approach