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Handling Uncertainties in Process Optimization
Esta tesis doctoral presenta el estudio de técnicas que permiten manejar las incertidumbres en la optimización de procesos, desde el punto de vista del comportamiento aleatorio de las variables y de los errores en los modelos utilizados en la optimización. Para el tratamiento de las variables inciertas, se presenta la aplicación de la Programación de dos Etapas y Optimización Probabilística a un proceso de hidrodesulfuración. Los resultados permiten asegurar factibilidad en la operación, independiente del valor que tome la variable aleatoria dentro de su distribución de probabilidad. Acerca del manejo de la incertidumbre derivada del conocimiento parcial del proceso, se ha estudiado el método de Optimización en Tiempo Real con adaptación de modificadores, proponiendo mejoras que permiten: (1) evitar infactibilidades en su evolución, (2) obtener el óptimo real del proceso sin necesidad de estimar sus gradientes y (3) identificar las limitaciones para su aplicación en sistemas dinámicos de horizonteDepartamento de Ingeniería de Sistemas y Automátic
Advances in Intelligent Vehicle Control
This book is a printed edition of the Special Issue Advances in Intelligent Vehicle Control that was published in the journal Sensors. It presents a collection of eleven papers that covers a range of topics, such as the development of intelligent control algorithms for active safety systems, smart sensors, and intelligent and efficient driving. The contributions presented in these papers can serve as useful tools for researchers who are interested in new vehicle technology and in the improvement of vehicle control systems
Advanced decision support through real-time optimization in the process industry
En la industria de procesos se puede obtener un aumento de la
eficiencia de las plantas de producción, bien mediante la sustitución de procesos
o equipos antiguos por otros más modernos y eficientes, o bien operando de
forma más eficiente las instalaciones actuales en lugar de realizar grandes
inversiones con tiempos de amortización inciertos. Si nos centramos en esta
segunda línea de acción, hoy en día la toma de decisiones es conceptualmente
más compleja que en el pasado, debido al rápido crecimiento que ha tenido la
tecnología últimamente y a que los sistemas de comunicación han generado un
gran número de alternativas entre las que se ha de elegir. Además, una decisión
incorrecta o subóptima, con la complejidad estructural de los problemas
actuales, a menudo resulta en un aumento de los costes a lo largo de la cadena
de producción. A pesar de ello, el uso de sistemas de apoyo a la toma de
decisiones (DSS) sigue siendo atípico en las industrias de procesos debido a los
esfuerzos que se requieren en términos de desarrollo y mantenimiento de
modelos matemáticos y al desafío de formulaciones matemáticas complejas, los
exigentes requisitos computacionales y/o la difícil integración con la
infraestructura de control o planificación existente.
Esta tesis contribuye en la reducción de estas barreras desarrollando
formulaciones eficientes para la optimización en tiempo real (RTO) en una
planta industrial. En particular, esta tesis busca mejorar la operación de tres
secciones interconectadas de una fábrica de producción de fibra de viscosa: una
red de evaporación, una de sistema de enfriamiento y una red de recuperación
de calor.Departamento de Ingeniería de Sistemas y AutomáticaDoctorado en Ingeniería Industria