State and parameter estimation of the AquaCrop model for winter wheat using sensitivity informed particle filter

Crop models play a paramount role in providing quantitative information on crop growth and field management. However, its prediction performance degrades significantly in the presence of unknown, uncertain parameters and noisy measurements. Consequently, simultaneous state and parameter estimation (SSPE) for crop model is required to maximize its potentials. This work aims to develop an integrated dynamic SSPE framework for the AquaCrop model by leveraging constrained particle filter, crop sensitivity analysis and UAV remote sensing. Both Monte Carlo simulation and one winter wheat experimental case study are performed to validate the proposed framework. It is shown that: (i) the proposed framework with state/parameter bound and parameter sensitivity information outperforms conventional particle filter and constrained particle filter in both state and parameter estimation in Monte Carlo simulations; (ii) in real-world experiment, the proposed approach achieves the smallest root mean squared error for canopy cover estimation among the three algorithms by using day forward-chaining validation method

Filtro de partículas aceleração-reponderação em um problema referência da Engenharia Química

Devido aos constantes avanços computacionais, bem como o desenvolvimento de eficientes métodos para a solução de problemas não-lineares, tem-se tornado interessante o uso de estimação on-line em processos químicos não-lineares. Neste contexto, a busca por métodos mais rápidos e robustos se tornaram um desafio para os pesquisadores, pois permite a realização de estimativas em tempo real de variáveis infrequentemente medidas e de variáveis de estados e parâmetros desconhecido que são variantes no tempo. Desta forma, a estimação de estados tem como objetivo usar a informação disponível através do modelo do processo e das medições para obter estimativas de estados do sistema. Esta informação pode ser usada para o monitoramento, otimização e controle do processo. Assim, esta dissertação tem como objetivo aplicar os filtros de partículas Amostragem e Reamostragem por Importância (SIR) e Aceleração-Reponderaçao (AR) à estimação de estados em um problema de reservatório de petróleo e o benchmark van der Vusse. Para isso, são discutidos os vários métodos de estimação, tendo foco nos filtros de partículas. Em seguida, foram simulados os dois casos propostos neste trabalho, para aplicação dos algoritmos dos filtros de partículas. Os resultados para ambos os filtros foram satisfatórios, porém o filtro AR obteve melhor desempenho. Essa metodologia mostra os benefícios quando se usa um pequeno número de partículas e a abordagem de reponderação pode ser promissora para atenuar a assimetria na distribuição dos pesos de partículas, obtendo assim melhores resultados para a inferência Bayesiana on-line e evitando a necessidade do uso da reamostragem, que é um dificultador do filtro SIR. Palavras-chave: Processos Químicos, Filtro de Partículas, Problemas Inversos, Reservatório, Reação de van der Vusse

Controle Preditivo Com Estimação Bayesiana e Monitoramento da Temperatura do Óleo em um Sistema de Tubulações Multicamadas

A garantia de escoamento no transporte de petróleo se tornou um assunto de estudo desde que a extração de petróleo atingiu poços em águas ultra profundas. Dentre os desafios, a deposição de sólidos nos dutos de transporte, que aparecem devido ao resfriamento do sistema quando ocorre uma parada de linha, causando um bloqueio parcial ou total nos dutos e consequentemente gastos inesperados. Métodos como inibidores químicos ou o Sistema de geração de nitrogênio são utilizados para prevenir o depósito de sólidos, mas seu controle de dosagem e eficiência são difíceis de mensurar. O sistema Pipe-in-Pipe (PIP) é uma tecnologia desenvolvida que combina a utilização do isolamento térmico e do aquecimento ativo dos dutos para controle da temperatura, evitando que o PIP atinja a temperatura de formação dos sólidos. Assim, esta dissertação propõe um sistema de controle de temperatura utilizando um controlador preditivo baseado em modelo associado ao filtro de partículas (PF-MPC) para prevenir a queda de temperatura no PIP. Este esquema de controle associa a redução da incerteza de medição da temperatura feita pelo filtro de partículas (PF) com a manipulação ótimo do fluxo de calor gerado no aquecimento ativo necessário para evitar o resfriamento do PIP. O PF-MPC utiliza o modelo matemático do PIP para prever sua temperatura dentro de um horizonte de predição futuro, a partir da medição em um único ponto do PIP, é feito o cálculo da ação de controle no instante atual a fim de prevenir a queda da temperatura. O controlador estima o fluxo de calor ideal que deve ser aplicado, reduzindo os custos econômicos relacionados ao consumo energético do aquecimento ativo. Os resultados obtidos mostram que o PF-MPC permite um bom desempenho no controle da temperatura, mantendo seu objetivo de reduzir as perdas econômicas nas linhas de transporte. Palavras chave: Pipe-in-Pipe, Estimação de Estado, Filtro de Partículas, Controlador Preditivo Baseado em Modelo

High-level Information Fusion for Constrained SMC Methods and Applications

Information Fusion is a field that studies processes utilizing data from various input sources, and techniques exploiting this data to produce estimates and knowledge about objects and situations. On the other hand, human computation is a new and evolving research area that uses human intelligence to solve computational problems that are beyond the scope of existing artificial intelligence algorithms. In previous systems, humans' role was mostly restricted for analysing a finished fusion product; however, in the current systems the role of humans is an integral element in a distributed framework, where many tasks can be accomplished by either humans or machines. Moreover, some information can be provided only by humans not machines, because the observational capabilities and opportunities for traditional electronic (hard) sensors are limited. A source-reliability-adaptive distributed non-linear estimation method applicable to a number of distributed state estimation problems is proposed. The proposed method requires only local data exchange among neighbouring sensor nodes. It therefore provides enhanced reliability, scalability, and ease of deployment. In particular, by taking into account the estimation reliability of each sensor node at any point in time, it yields a more robust distributed estimation. To perform the Multi-Model Particle Filtering (MMPF) in an adaptive distributed manner, a Gaussian approximation of the particle cloud obtained at each sensor node, along with a weighted Consensus Propagation (CP)-based distributed data aggregation scheme, are deployed to dynamically re-weight the particle clouds. The filtering is a soft-data-constrained variant of multi-model particle filter, and is capable of processing both soft human-generated data and conventional hard sensory data. If permanent noise occurs in the estimation provided by a sensor node, due to either a faulty sensing device or misleading soft data, the contribution of that node in the weighted consensus process is immediately reduced in order to alleviate its effect on the estimation provided by the neighbouring nodes and the entire network. The robustness of the proposed source-reliability-adaptive distributed estimation method is demonstrated through simulation results for agile target tracking scenarios. Agility here refers to cases in which the observed dynamics of targets deviate from the given probabilistic characterization. Furthermore, the same concept is applied to model soft data constrained multiple-model Probability Hypothesis Density (PHD) filter that can track agile multiple targets with non-linear dynamics, which is a challenging problem. In this case, a Sequential Monte Carlo-Probability Hypothesis Density (SMC-PHD) filter deploys a Random Set (RS) theoretic formulation, along with Sequential Monte Carlo approximation, a variant of Bayes filtering. In general, the performance of Bayesian filtering-based methods can be enhanced by using extra information incorporated as specific constraints into the filtering process. Following the same principle, the new approach uses a constrained variant of the SMC-PHD filter, in which a fuzzy logic approach is used to transform the inherently vague human-generated data into a set of constraints. These constraints are then enforced on the filtering process by applying them as coefficients to the particles' weights. Because the human generated Soft Data (SD), reports on target-agility level, the proposed constrained-filtering approach is capable of dealing with multiple agile target tracking scenarios

"Controle preditivo baseado em modelo com estimação de estados restrita para controle e monitoramento de processos não lineares".

O presente trabalho de mestrado discute sobre o problema de monitoramento e de controle preditivo com uma abordagem estocástica baseada em filtro de partículas com aplicação em problemas típicos da Engenharia Química, que em sua maioria, são não lineares e com incertezas não necessariamente gaussianas. O controle de processos químicos é de suma importância para que sejam garantidas as necessidades de qualidade, segurança e viabilidade econômica e operacional. No entanto, muitas das variáveis ligadas a esses objetivos não são medidas em linha ou apresentam incertezas significativas. Para isso, é necessário considerar ferramentas de estimação de estados para viabilizar o controle em linha. Neste sentido, a presente Dissertação investigou uma abordagem estocástica para o controle preditivo baseado em modelo (MPC), em que o esquema do MPC é combinado com filtro de partículas (PF), que é uma ferramenta de estimação sequencial do tipo Monte Carlo para sistemas não lineares e incertezas não gaussianas. Esta proposta considera também métodos de otimização para projeção das partículas que violam as restrições físicas ou operacionais, em uma região viável, chamado de CPF-MPC. Essa proposta estende resultados de trabalhos prévios ao incluir restrições nas variáveis de saída do processo. O CPF-MPC foi aplicado a dois estudos de caso: reator CSTR não isotérmico, com reação simples de primeira ordem e um CSTR com reação de van der Vusse. Por fim, o esquema PF MPC foi aplicado em um circuito de moagem de minério de ferro e comparado com um controlador PI. Os resultados mostram que o CPF-MPC apresentou bons resultados e desempenho satisfatório para atender os objetivos de controle, garantindo um custo computacional relativamente baixo, redução de offset e perturbações nos parâmetros dos processos. Palavras-chave: Processos estocásticos, estimação de estados, restrições operacionais, controle preditivo, filtro de partículas