用作标准测试的简单 CSTR 非线性微分方程模型。 该模型在许多化学工程控制、模拟和估计论文中都有报道。 在以下位置下载其他模型和文档： http://www.hedengren.net/research/models.htm

OCFE 是一种使用插值多项式将一组常微分方程离散为线性方程组的方法（Liebman 等，1992）。 在本次提交中，OCFE 是使用参考文献中的 CSTR 示例执行的。 [1]。 它是一组参考代码的一部分。 [2]，2015 年的硕士论文，旨在使用进化算法（即 PSO）来解决非线性动态数据协调优化问题。 论文中解释该方法的附录部分也包含在提交中。 参考： [1] 利布曼等人。 （1992）。 使用非线性编程技术对动态过程进行有效的数据协调和估计。 计算。 化学Eng., 16(10), 963-986。 [2] Pilario, Karl Ezra S. (2015)。 具有粗差检测的非线性数据协调和识别稳态和动态过程。 硕士论文。 菲律宾大学化学工程 - Diliman。

具有两个入口流和一个出口流的 CSTR。 在CSTR中发生了乙酸和乙醇的React，生成乙酸乙酯。 由于其React，它提供热量。 开发了 5 个状态方程，具有 4 个输入变量和 5 个输出变量。 t 域解决方案位于 m 文件中：“cstr1.m”和“plot_cstr1.m”。 使用 cstr1_linearized.m 文件中的 Jacobian 函数对 5 个状态方程进行线性化，并进行 ode15s 评估。 simulink 文件“cstr1_s_block.slx”中给出了 s 域解决方案，其中传递函数的参数来自 cstr1_linearized.m 文件中系数的 z 矩阵。 使用“cstr1_s_block_control.slx 文件”中的 Ziegler-Nichols 手动调整规则在系统中实现了一个简单的反馈和一个简单的级联控制方案。 请注意，两个 simulink 文件中

这是在闭环控制下的 CSTR 的 Simulink 模型，其中过程由 4 个 ODE（常微分方程）表示，它们是系统周围的质量和能量平衡。 CSTR（连续搅拌釜React器）进行假设的一级放热React，其中使用冷却夹套保持槽温（T）。 液体滞留量 (h) 也通过控制罐出口流流速 (F) 来维持。 过程条件在标称操作点附近受到 4 个输入变量（即 Fi、Ti、Ci 和 Tci）的随机干扰的干扰。 此外，可以模拟故障以用于过程监控研究。 当没有模拟故障时，人们可以了解正常运行下的系统动态过程。 可以在 10 个测量变量中的每一个中添加突然的传感器偏置故障。 初期故障包括传感器偏置斜坡变化和输入干扰斜坡变化。 倍增故障包括催化剂失活和指数衰减引起的传热积垢。 也可以一起模拟这些故障的任何组合。 所有输出测量中都存在附加白噪声。 注意：由于此模型是在 MATLAB R2018a 中编辑的，请

双 CSTR 非线性微分方程模型。 它由 4 个微分方程组成，在 2 个React器上具有摩尔和能量平衡。 它是非线性模型预测控制（MPC）、卡尔曼滤波和移动水平估计（MHE）的良好测试模型。 该模型见于： Henson, MA 和 Seborg, DE，反馈线性化控制，Chap. 4 非线性过程控制，由 Hensen, MA 和 Seborg, DE, Prentice Hall 编辑 (1997) 在以下位置下载其他模型和文档： http://www.hedengren.net/research/models.htm

连续搅拌反应釜（CSTR）在生产过程中得到了广泛应用。因其在实际生产过程中会受到许多不利因素的影响,不易实现面向性能的控制。以连续搅拌反应釜为对象，采用常规PID控制，为了达到实时修改模型参数，动态显示控制曲线和变量数值的目的，设计了GUI人机界面，使得用户可以方便、实时地对CSTR控制系统进行监控。

CSTR语音克隆英语多说话人语料库工具包 概述 这个CSTR VCTK语料库包含了109个以不同口音为母语的英语使用者的语音数据。 每位演讲者要朗读大约400句句子，其中大部分是从报纸上挑选出来的，再加上彩虹段落和一段旨在识别演讲者口音的启事段落。 这些报纸文本是在先驱时报集团(Herald & Times Group)的许可下，从格拉斯哥的《先驱报》(The Herald)上摘取的。 每位演讲者阅读一组不同的报纸句子，每组句子都是通过贪婪算法选择的，该算法旨在最大限度地扩大上下文和语音覆盖范围。 彩虹段落和启发性段落对所有演讲者都是一样的。 彩虹之旅可以在国际英语方言档案(http://web.ku.edu/~idea/readings/rainbow.htm)中找到。 引出段落与用于语音重音存档(http://accent.gmu.edu)的段落相同。 语音口音档案的细节可以在http://www.ualberta.ca/~aacl2009/PDFs/WeinbergerKunath2009AACL.pdf上找到 所有的语音数据都是使用相同的录音设置记录的:一个全向头戴式麦克风(DPA 4035)，采样频率为96kHz, 24位，在爱丁堡大学的半暗室中。 所有录音均转换为16位，基于STPK下采样至48 kHz，并手动端点。 该语料库的录制是为了构建基于hmm的文本-语音合成系统，特别是用于使用多个发言者训练的平均语音模型和发言者自适应技术构建基于发言者自适应的语音合成系统。 复制 该语料库是在开放数据共享署名许可(ODC-By) v1.0下授权的。 http://opendatacommons.org/licenses/by/1.0/ http://opendatacommons.org/licenses/by/summary/ 下载 http://dx.doi.org/10.7488/ds/1994 确认 CSTR VCTK语料库由: Christophe Veaux(爱丁堡大学) Junichi Yamagishi(爱丁堡大学) 克里斯汀•麦克唐纳 导致这些结果的研究部分得到了EPSRC EP/I031022/1 (NST)和EP/J002526/1 (CAF)的资助，来自RSE-NSFC的资助(61111130120)和JST CREST (uDialogue)的资助。

以赣江流域为例,对稀疏数据条件下复杂流域水质模型的建立和参数识别进行了探讨. 采用了结构相对比较简单的CSTR 模型,将其参数划分为水文参数和水质参数,并分别进行识别. 水文参数采用回归方法进行识别,对水文参数的扰动实 验表明,水质对于水文参数在可能的取值范围内的变化不敏感,因此在随后的水质参数的识别中,将其固定在回归方法求出的最优值上. 水质参数的确定则采用了模型方法和资料方法相结合的手段,综合考虑了赣江流域可获得的数据信息、文献资料中对于参数的经验取值和模拟者在大量数学建模中的经验,最终根据河流的不同类型确定了赣江流域的水质参数,并对模型进行了验证.

该 SimBiology 项目包含 Bengt Carlsson 的讲义“生物React器建模简介”中介绍的生物React器模型的修改版本，可在此处找到： http : //www.it.uu.se/edu/course/homepage /modynsyst/vt11/Lecture/DynSystBior2009.pdf 它可以用作更复杂的生物过程模型（例如国际水协会 (IWA) 活性污泥模型 (ASM)）的模板。

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