Extension of Modifier Adaptation for Controlled Plants using Static Open-Loop Models

Model-based optimization methods suffer from the limited accuracy of the available process models. Because of plant-model mismatch, model-based optimal inputs may be suboptimal or, worse, unfeasible for the plant. Modifier adaptation (MA) overcomes this obstacle by incorporating measurements in the optimization framework. However, the standard MA formulation requires that (1) the model satisfies adequacy conditions and (2) the model and the plant share the same degrees of freedom. In this article, three extensions of MA to problems where (2) does not hold are proposed. In particular, we consider the case of controlled plants for which the only a model of the open-loop plant is available. These extensions are shown to preserve the ability of MA to converge to the plant optimum despite disturbances and plant-model mismatch. The proposed methods are illustrated in simulation for the optimization of a CSTR

Modifier adaptation for process optimization with uncertainty

La gestión óptima de procesos suele realizarse en la capa de control RTO, que basándose en modelos del proceso y métodos de optimización proporciona las directrices óptimas. Sin embargo, los modelos nunca reflejan fielmente la realidad por lo que el óptimo calculado puede no corresponder al óptimo del proceso. La metodología adaptación de modificadores utiliza medidas para estimar gradientes y calcular modificadores del problema de optimización para conducir el proceso a su punto óptimo de operación. Sin embargo, presenta limitaciones como la dimensión del problema con respecto al número de variables de decisión y restricciones que aumentan los modificadores necesarios ralentizando la convergencia. La tesis presenta una formulación para que el número de modificadores dependa únicamente del número de entradas del proceso. Otra es la necesidad de esperar al estacionario para actualizar los modificadores. La tesis propone el uso de medidas transitorias para estimar los gradientes sin esperar al estacionario.Departamento de Ingeniería de Sistemas y AutomáticaDoctorado en Ingeniería Industria

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

Offset-free economic mpc based on modifier adaptation: Investigation of several gradient-estimation techniques

Various offset-free economic model predictive control schemes that include a disturbance model and the modifier-adaptation principle have been proposed in recent years. These schemes are able to reach plant optimality asymptotically even in the presence of plant–model mismatch. All schemes are affected by a major issue that is common to all modifier-adaptation formulations, namely, plant optimality (note that convergence per se does not require perfect plant gradients) requires perfect knowledge of static plant gradients, which is a piece of information not known in most practical applications. To address this issue, we present two gradient-estimation techniques, one based on Broyden’s update and the other one on linear regression. We apply these techniques for the estimation of either the plant gradients or the modifiers directly. The resulting economic MPC schemes are tested in a simulation and compared on two benchmark examples of different complexity with respect to both convergence speed and robustness to measurement noise

Integration of economic MPC and modifier adaptation in slow dynamic processes with structural model uncertainty

Real-Time Optimization, known by its acronym RTO, uses a steady-state nonlinear model of the process to optimize a plant's economic objective subject to process constraints. This is the technology currently used in commercial RTO applications. However, no model is a perfect representation of reality, and structural and parametric model uncertainties make the optimum calculated by RTO do not match those of the actual process. One way to address this problem is to modify the optimization problem so that the Necessary Conditions of Optimality (NCO) of the problem match those of the actual plant. This strategy is known as Modifier Adaptation (MA) methodology. The MA methodology requires the gradient values of the real plant and the model to calculate the modifiers. There are several ways to accurately estimate model gradients, but estimation of the real process gradients are more difficult. In addition, the need to use stationary data is a limitation of RTO with MA, especially for slow dynamic systems. This thesis focuses on ways to mitigate the weaknesses of RTO and MA unification that we consider most critical for its application in industry. To this end, it is proposed to couple the RTO and control layers with the concepts of the Modifier Adaptation (MA) methodology by estimating process gradients or directly the MA modifiers using transient data.La Optimización en Tiempo Real, conocida por la sigla en inglés RTO usa un modelo no lineal estacionario del proceso para optimizar un objetivo económico de la planta frente a restricciones del proceso. Esta es la tecnología usada actualmente por las aplicaciones comerciales de RTO. Sin embargo, ningún modelo es una representación perfecta de la realidad y las incertidumbres estructurales y paramétricas de los modelos hacen que los óptimos calculados por la RTO no coincidan con los del proceso real. Una forma de abordar este problema es modificar el problema de optimización de modo que las condiciones necesarias de optimalidad del problema (NCO) se igualen a los de la planta real. Esa estrategia es conocida como la metodología de adaptación de modificadores (Modifier Adaptation, MA). La metodología MA necesita de los valores de gradiente de la planta real y del modelo para el cálculo de los modificadores. Hay diversas formas de estimar los gradientes del modelo con exactitud, sin embargo, la estimación en proceso real es más difícil. Además, la necesidad de usar datos en estacionario sigue siendo una limitación fundamental de la RTO con MA, principalmente para sistemas dinámicos lentos. Esta tesis se enfoca en formas de mitigar las debilidades de la unificación RTO y MA que consideramos las más críticas para su aplicación en la industria. Para eso se propone que las capas de RTO y control se unan con los conceptos de la metodología de adaptación de modificadores (Modifier Adaptation, MA) estimando los gradientes de proceso o directamente los modificadores de MA usando datos de transitorio.Escuela de DoctoradoDoctorado en Ingeniería Industria

Modifier Adaptation for Real-Time Optimization - Methods and Applications

This paper presents an overview of the recent developments of modifier-adaptation schemes for real-time optimization of uncertain processes. These schemes have the ability to reach plant optimality upon convergence despite the presence of structural plant-model mismatch. Modifier Adaptation has its origins in the technique of Integrated System Optimization and Parameter Estimation, but differs in the definition of the modifiers and in the fact that no parameter estimation is required. This paper reviews the fundamentals of Modifier Adaptation and provides an overview of several variants and extensions. Furthermore, the paper discusses different methods for estimating the required gradients (or modifiers) from noisy measurements. We also give an overview of the application studies available in the literature. Finally, the paper briefly discusses open issues so as to promote future research in this area

Instrumentation for Biological Research, Volume I, Sections 1 to 3 Final Report, Nov. 9, 1964 - Mar. 31, 1966

Bioinstrumentation for controlling and measuring parameters interacting with biological syste