Optimierung und robuster Betrieb komplexer Systeme unter Unsicherheiten mit der stochastischen Programmierung

1 . Die Optimierung under robuste Betrieb von groung; 2 . komplexen Prozessen under Unsicherheiten; 4 . Die Wirtschaftlichkeit and Die Umweltverträglichkeit工业家Anlagen von großer Bedeutung。In der Betrachtung großer, nichtlineer, zeitvarianter Systeme mit unsicheren Randbedingungen light die besondere wissenschaftliche Herausforderung In Bezug auf die Entwicklung geeigneter Lösungsmethoden。Ziel dieses项目ist die Entwicklung eines neuen Lösungsansatzes zum optimalen Betrieb grob / zum nichtlineer Prozesse under unsicheren siich zeitlich ändernden Randbedingungen。Der Lösungsansatz basiert auf einem rigorosprozessmodel。大北werden insbesonere die einfl<e:1> sse der unsicheren Größen auf die night messbaren ausgangsvariable, die häufig die Produktqualitäten darstellen, bercksichtigt。在wahrscheinlichkeitstriktionen公式下的optimierungsproblem和angepasste（）中，他的回答是：Lösungswege r die Ermittlung des optimalen Betriebspunkts bzw。德国<s:1>战略与经济发展战略。学习如何学习如何学习如何学习如何学习如何学习如何学习如何学习Mehrgrößenreglers。Die durch den neuen Ansatz ermittelte Lösung soll der der vorliegenden unsicheren Störungen Die Betriebskosten minimieren and trotz unzureichender Messinformationen Die Prozessbeschränkungen einhalten。毛死在线Implementierung这Reoptimierung军队杯bewegten Zeithorizont祖茂堂entwickeln。Die ausfhbarkeit dises Ansatzes ist zu analysieren。[2] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [4]安文登斯与Praktikabilität分析与分析：分析与分析：分析与分析：分析与分析：分析与分析：分析与分析：分析与分析。

Die Optimierung und der robuste Betrieb von großen, komplexen Prozessen unter Unsicherheiten sind für die Wirtschaftlichkeit und die Umweltverträglichkeit industrieller Anlagen von großer Bedeutung. In der Betrachtung großer, nichtlinearer, zeitvarianter Systeme mit unsicheren Randbedingungen liegt die besondere wissenschaftliche Herausforderung in Bezug auf die Entwicklung geeigneter Lösungsmethoden. Ziel dieses Projekts ist die Entwicklung eines neuen Lösungsansatzes zum optimalen Betrieb großer nichtlinearer Prozesse unter unsicheren sich zeitlich ändernden Randbedingungen. Der Lösungsansatz basiert auf einem rigorosen Prozessmodell. Dabei werden insbesondere die Einflüsse der unsicheren Größen auf die nicht messbaren Ausgangsvariablen, die häufig die Produktqualitäten darstellen, berücksichtigt. Es wird ein Optimierungsprobleme unter Wahrscheinlichkeitsrestriktionen formuliert und angepasste Lösungswege für die Ermittlung des optimalen Betriebspunkts bzw. der Führungsstrategie sind zu entwickeln. Hierauf aufbauend erfolgt der Entwurf und der Test eines robusten Mehrgrößenreglers. Die durch den neuen Ansatz ermittelte Lösung soll unter den vorliegenden unsicheren Störungen die Betriebskosten minimieren und trotz unzureichender Messinformationen die Prozessbeschränkungen einhalten. Für die Online Implementierung ist eine Reoptimierung durch einen bewegten Zeithorizont zu entwickeln. Die Ausführbarkeit dieses Ansatzes ist zu analysieren. Dieser Ansatz stellt eine Erweiterung der stochastischern Programmierung dar und soll als eine allgemeine Methode für die optimale Prozessführung und die Auslegung von robusten Regelungssystemen unter Unsicherheiten liefern. Die Anwendungsrelevanz und Praktikabilität des Ansatzes soll durch drei praktische Testbeispiele illustriert werden.