Retrospective-Cost Adaptive Control of Uncertain Hammerstein-Wiener Systems with Memoryless and Hysteretic Nonlinearities

Peer Reviewedhttp://deepblue.lib.umich.edu/bitstream/2027.42/97108/1/AIAA2012-4449.pd

Offset-free model predictive control using Koopman-Wiener models

Abstract. This master’s thesis was built on the previously developed Koopman-Wiener nonlinear model predictive controller, and the goal of this thesis was to find a suitable strategy for rejecting steady-state offset, caused by plant model mismatch. This thesis also aimed to enable the controller to perform in applications where the full state is not measured and the available measurements are corrupted with noise. The work in this thesis considered multiple strategies for handling plant model mismatch, but disturbance rejection was selected as the main approach. It is proposed in this thesis that the disturbance model for disturbance rejection can be chosen by calculating empirical observability Gramian at a single initial point for every considered augmented model option and then picking the model which is interpreted as the most observable. The proposed observability analysis provides information about weak observability of the disturbance augmented model only at the single initial point. Nevertheless, it was argued in this thesis that the results can be assumed to represent the relevant operation region, and thus the method is applicable for choosing a disturbance model. As an alternative to compare against disturbance rejection, this thesis also investigated recursive least squares method that adapts the Koopman-Wiener model within the controller online. For state estimation, this thesis utilized unscented Kalman filter. This thesis demonstrated performance of the chosen methods with two nonlinear system case studies commonly studied in the literature: a simulated continuous stirred tank reactor and a simulated distillation column. This paper provides three main results. Firstly, the controller with disturbance rejection is successful in eliminating steady-state offset in a closed-loop system. Secondly, the controller is unable to reach satisfactory performance while using the recursive least squares method. Thirdly, the results from case studies support the chosen disturbance modeling approach, since the disturbance models chosen with the approach lead to improved or equal controller performance compared to using other disturbance models. Furthermore, the results support presenting a useful heuristic about how to perform disturbance modeling with Koopman-Wiener models by having the disturbances affect the slow dynamics of the model.Säätöpoikkeamasta vapaa malliprediktiivinen säädin käyttäen Koopman-Wiener malleja. Tiivistelmä. Tämä diplomityö perustui aiemmin kehitettyyn epälineaariseen Koopman-Wiener malliprediktiiviseen säätimeen. Diplomityön tavoitteena oli löytää sopiva strategia eliminoimaan tasapainotilan säätöpoikkeama, joka on seurausta tilanteesta, jossa säätimen käyttämä malli ei vastaa ohjattavaa prosessia. Työssä tavoiteltiin myös säätimen toiminnan mahdollistamista sovelluksissa, joissa prosessin jokaista tilamuuttujaa ei mitata, ja saatavilla olevissa mittauksissa on kohinaa. Diplomityössä harkittiin useita eri strategioita vastaamaan säätimen ja prosessin mallien yhteensopimattomuuteen, mutta häiriön torjunta valikoitui pääasialliseksi lähestymistavaksi. Diplomityössä ehdotetaan, että häiriön torjuntaan käytettävä häiriömalli voidaan valita laskemalla empiirinen havaittavuus Gramin matriisi yhdessä alkupisteessä jokaiselle harkitulle häiriömallille ja sitten valitsemalla malli, joka tulkitaan eniten havaittavaksi. Ehdotettu havaittavuusanalyysi tuottaa tietoa heikosta havaittavuudesta häiriöaugmentoidulle mallille vain valitussa alkupisteessä. Siitä huolimatta, tässä työssä argumentoitiin, että tulosten voidaan olettaa kuvastavan olennaista prosessin toiminta-aluetta, ja menetelmä soveltuu täten häiriömallin valitsemiseen. Vaihtoehtona häiriön torjunnalle, tässä työssä tutkittiin myös rekursiivista pienimmän neliösumman menetelmää adaptoimaan säätimessä käytettävää Koopman-Wiener-mallia ajon aikana. Tilaestoimointiin tässä työssä käytettiin hajustamatonta Kalman suodinta. Diplomityö demonstroi valittujen menetelmien suorituskykyä kahdella epälineaarisella tapaustutkimuksella: simuloitu jatkuvatoiminen sekoitusreaktori ja simuloitu tislauskolonni. Tässä työssä esitetään kolme tärkeää tulosta. Ensimmäiseksi, säädin joka käyttää häiriön torjuntaa, onnistuu poistamaan tasapainotilan säätöpoikkeaman takaisinkytketyssä systeemissä. Toiseksi, säädin ei saavuta tyydyttävää suorituskykyä rekursiivista pienimmän neliösumman menetelmää käytettäessä. Kolmanneksi, tapaustutkimukset tukevat ehdotettua lähestymistapaa häiriömallinnukseen, koska valitut häiriömallit johtavat parempaan tai yhtä hyvään säätimen suorituskykyyn verrattuna muiden häiriömallien käyttämiseen. Lisäksi tulokset tukevat hyödyllisen heuristisen säännön esittämistä Koopman-Wiener-mallien häiriömallintamiselle siten, että häiriömuuttujat vaikuttavat mallin dynaamisesti hitaisiin tilamuuttujiin

Model-Guided Data-Driven Optimization and Control for Internal Combustion Engine Systems

The incorporation of electronic components into modern Internal Combustion, IC, engine systems have facilitated the reduction of fuel consumption and emission from IC engine operations. As more mechanical functions are being replaced by electric or electronic devices, the IC engine systems are becoming more complex in structure. Sophisticated control strategies are called in to help the engine systems meet the drivability demands and to comply with the emission regulations. Different model-based or data-driven algorithms have been applied to the optimization and control of IC engine systems. For the conventional model-based algorithms, the accuracy of the applied system models has a crucial impact on the quality of the feedback system performance. With computable analytic solutions and a good estimation of the real physical processes, the model-based control embedded systems are able to achieve good transient performances. However, the analytic solutions of some nonlinear models are difficult to obtain. Even if the solutions are available, because of the presence of unavoidable modeling uncertainties, the model-based controllers are designed conservatively

Modelamiento y simulación de un controlador adaptativo por modelo de referencia para un proceso de regulación de pH

En este trabajo se evalúa el comportamiento de un proceso de regulación de pH bajo la acción de un controlador adaptativo por modelo de referencia, tras establecer un pH inicial de 7.0 y utilizar los resultados obtenidos en el trabajo de grado ¿Diagnóstico y simulación de un sistema de control de pH en un reactor de tanque agitado¿, teniendo en cuenta las siguientes variables: ¿ Seis valores para el set point, tres por encima del pH inicial (8.0, 9.0 y 10.0) y tres por debajo del mismo (4.0, 5.0, 6.0). ¿ Cuatro tipos de controladores convencionales para el lazo de regulación interno (P, PI, PD y PID). ¿ Dos métodos de adaptación (Método de optimización del gradiente y método de estabilidad de Lyapunov), con los cuales se encontraron las expresiones para los parámetros ajustables presentes en cada caso. Se utilizaron las aplicaciones GUI y SIMULINK de MATLAB para realizar las simulaciones de los modelos y se obtuvieron los resultados en forma gráfica, lo que permitió comparar el desempeño de los métodos de adaptación según el controlador convencional implementado. Tras realizar todas las simulaciones, se puede concluir que el método de estabilidad de Lyapunov arroja resultados satisfactorios en todos los casos evaluados, mientras que el método de estabilidad del gradiente solo es aplicable cuando se implementan el control proporcional y el proporcional ¿ derivativo en el lazo de regulación convencionalMaestríaMAGISTER EN INGENIERÍA ÉNFASIS EN INGENIERÍA QUÍMIC

Measuring, modelling and controlling the pH value and the dynamic chemical state

pH value is a challenging quantity to measure, model and control. In fact, pH value is a mere one-dimensional projection of a multi-dimensional quantity called chemical state and measuring, modelling and controlling the chemical state is much more challenging. This thesis contributes to all aspects of pH processes. A new method for measuring the pH value under difficult conditions (pressure and flow variations in thick pulp) is presented. Classical physico-chemical modelling of chemical systems is extended with a concept of population principle which is a new formulation of the "reaction invariant - reaction variant" structure. Self-organising fuzzy controller (SOC) is modified to suit pH-processes better (high frequency noise and oscillations are damped more efficiently). All the methods described above were tested with practical applications that include a pilot neutralisation process, an industrial ammonia scrubber and a paper machine wet end. The new methods showed such a significant improvement that they were installed permanently on the industrial applications.reviewe