MPC: Relevant Identification and Control in the Latent Variable Space

Control predictivo basado en modelos (MPC) es una metodología de control ampliamente utilizada en la industria por su habilidad para controlar procesos multivariable con restricciones en sus entradas y sus salidas. Se distinguen dos fases en la implementación de MPC: identificación y control. El propósito de esta tesis es doble: realizar contribuciones en la identificación para MPC y proponer una nueva metodología de control MPC. La respuesta en bucle cerrado de una implementación de MPC depende, en gran medida, de la capacidad de predicción del modelo; luego la identificación del modelo es un punto crucial en MPC y la parte que a menudo exige la mayor parte del tiempo del proyecto. El primer objetivo que cubre la tesis es la identificación para MPC. Puesto que un modelo es una aproximación del comportamiento de un proceso, dicha aproximación se puede hacer teniendo en cuenta el fin que se le va a dar al modelo. En MPC, el modelo se utiliza para realizar predicciones dentro de una ventana futura, luego la identificación para MPC (MRI) tiene en cuenta dicho uso del modelo y considera los errores de predicción dentro de dicha ventana para el ajuste de los parámetros del modelo. En esta tesis, se cubren tres temas dentro de MRI. Primero se define MRI y las distintas formas de abordarlo. Luego se compara en términos de MRI el ajuste de un modelo con múltiples entradas y múltiples salidas con el ajuste de varios modelos con múltiples entradas y una salida concluyendo que el ajuste de un único modelo con múltiples entradas y múltiples salidas proporciona mejores resultados en términos de MRI para horizontes de predicción lo suficientemente grandes. Por último, se propone el algoritmo PLS-PH para implementar MRI con modelos paramétricos en el caso de correlación en los datos de identificación. PLS-PH es un método de optimización numérica por búsqueda lineal basado en PLS (mínimos cuadrados parciales). Se muestra en un ejemplo como PLS-PH es capaz de proporcionar mejores modelos que las técnicas convencionales de MRI en modelos paramétricos en el caso de correlación en los datos de identi ficación. Una vez obtenido el modelo se puede formular el controlador predictivo. En esta tesis se propone LV-MPC, un controlador predictivo para procesos continuos que implementa la optimización en el espacio de las componentes principales.Laurí Pla, D. (2012). MPC: Relevant Identification and Control in the Latent Variable Space [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/15178Palanci

A PLS Approach to Identifying Predictive ARX Models

Abstract — MPC (Model Predictive Control) based on linear models is an extensively used methodology in the industrial field as a control solution for MIMO processes. The identification of ARX models for multivariable systems from input-output data often requires the use of LVMs (Latent Variable Methods) such as PCR (Principal Components Regression) or PLS (Partial Least Squares) due to the so called ”curse of dimensionality”. LVMs however, do not take into consideration the prediction horizon in which the model will be used in MPC. PLS-PH (Partial Least Squares Prediction Horizon) is presented in this paper as a modification to PLS aiming to provide a model which performs better within a given prediction horizon. The advantage of using PLS-PH is shown in a simulation example. I