Máximo tiempo de muestreo MPC [cerrado]

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¿Cuál es el tiempo de muestreo más alto aplicado en el Control predictivo del modelo (MPC)?

Para un HVAC (calor, ventilación de aire y enfriamiento) puede llegar a horas.

Pero, estoy buscando un intervalo de muestreo en el rango de meses o años.

¿Alguien sabe alguna aplicación práctica?

control-engineering control-theory

— Adams
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Esta pregunta no es muy buena para el formato SE, ya que esta pregunta tiene varias respuestas válidas, mientras que SE está pensada para preguntas que solo tienen una respuesta verdadera (por lo que solo puede seleccionar una respuesta como correcta). Por ejemplo, Tobias le ha dado un ejemplo con un período de muestra en la escala de meses, pero puede haber otro ejemplo que sea igual de válido. O tal vez haya otro ejemplo en la escala de años, de modo que su respuesta sea realmente incorrecta en términos de "el tiempo de muestreo más alto jamás aplicado al MPC".

— Wasabi

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Más de un comentario, pero un poco más largo:

El intervalo de muestreo se correlaciona con la constante de tiempo del sistema controlado. Necesitaría encontrar un sistema que sea lo suficientemente lento como para que MPC con un tiempo de muestreo de unos pocos meses sea suficiente. Tal vez puedas controlar el movimiento de un glaciar ..

Por lo que sé, la industria química tiene algunos de los procesos controlados más lentos (corríjame si hay procesos controlados más lentos), por lo que también fue el origen del MPC. Por supuesto, la constante de tiempo del sistema es solo un límite superior para el tiempo de muestreo, quienquiera que diseñe el controlador podría decidir elegir un tiempo de muestreo más corto.

— OpticalResonator
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El NMPC (MPC no lineal) de los procesos de recuperación de petróleo es un campo de investigación en curso e implica intervalos de control en la escala de meses. También se conoce como administración de reservorio de circuito cerrado (CLRM).

Este sitio web Tiene una introducción a NMPC para reservorios de petróleo y CLRM. También contiene enlaces a otros grupos de investigación y organizaciones, publicaciones y software.

— Tobias K. S. Ritschel
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