GPU-accelerated stochastic predictive control of drinking water networks

Despite the proven advantages of scenario-based stochastic model predictive control for the operational control of water networks, its applicability is limited by its considerable computational footprint. In this paper we fully exploit the structure of these problems and solve them using a proximal gradient algorithm parallelizing the involved operations. The proposed methodology is applied and validated on a case study: the water network of the city of Barcelona.Comment: 11 pages in double column, 7 figure

Robust adaptive model predictive control for intelligent drinking water distribution systems

Large-scale complex systems have large numbers of variables, network structure of interconnected subsystems, nonlinearity, spatial distribution with several time scales in its dynamics, uncertainties and constrained. Decomposition of large-scale complex systems into smaller more manageable subsystems allowed for implementing distributed control and coordinations mechanisms. This thesis proposed the use of distributed softly switched robustly feasible model predictive controllers (DSSRFMPC) for the control of large-scale complex systems. Each DSSRFMPC is made up of reconfigurable robustly feasible model predictive controllers (RRFMPC) to adapt to different operational states or fault scenarios of the plant. RRFMPC reconfiguration to adapt to different operational states of the plant is achieved using the soft switching method between the RRFMPC controllers. The RRFMPC is designed by utilizing the off-line safety zones and the robustly feasible invariant sets in the state space which are established off-line using Karush Kuhn Tucker conditions. This is used to achieve robust feasibility and recursive feasibility for the RRFMPC under different operational states of the plant. The feasible adaptive cooperation among DSSRFMPC agents under different operational states are proposed. The proposed methodology is verified by applying it to a simulated benchmark drinking water distribution systems (DWDS) water quality control

Model predictive control of water quality in drinking water distribution systems considering disinfection by-products

The shortage in water resources have been observed all over the world. However, the safety of drinking water has been given much attention by scientists because the disinfection will react with organic matters in drinking water to generate disinfection by-products (DBPs) which are considered as the cancerigenic matters. Although much research has been carried out on the water quality control problem in DWDS, the water quality model considered is linear with only chlorine dynamics. Compared to the linear water quality model, the nonlinear water quality model considers the interaction between chlorine and DBPs dynamics. The thesis proposes a nonlinear model predictive controller which utilises the newly derived nonlinear water quality model as a control alternative for controlling water quality. EPANET and EPANET-MSN are simulators utilised for modelling in the developed nonlinear MPC controller. Uncertainty is not considered in these simulators. This thesis proposes the bounded PPM in a form of multi-input multi-output to robustly bound parameters of chlorine and DBPs jointly and to robustly predict water quality control outputs for quality control purpose. The methodologies and algorithms developed in this thesis are verified by applying extended case studies to the example DWDS. The simulation results are presented and critically analysed

An Offline-Sampling SMPC Framework with Application to Automated Space Maneuvers

In this paper, a sampling-based Stochastic Model Predictive Control algorithm is proposed for discrete-time linear systems subject to both parametric uncertainties and additive disturbances. One of the main drivers for the development of the proposed control strategy is the need of real-time implementability of guidance and control strategies for automated rendezvous and proximity operations between spacecraft. The paper presents considers the validation of the proposed control algorithm on an experimental testbed, showing how it may indeed be implemented in a realistic framework. Parametric uncertainties due to the mass variations during operations, linearization errors, and disturbances due to external space environment are simultaneously considered. The approach enables to suitably tighten the constraints to guarantee robust recursive feasibility when bounds on the uncertain variables are provided, and under mild assumptions, asymptotic stability in probability of the origin can be established. The offline sampling approach in the control design phase is shown to reduce the computational cost, which usually constitutes the main limit for the adoption of Stochastic Model Predictive Control schemes, especially for low-cost on-board hardware. These characteristics are demonstrated both through simulations and by means of experimental results

Contribución al control económico con criterios cambiantes

Falta palabras claveEsta tesis se centra en el problema del diseño de controladores predictivos basados en modelo (MPC) para procesos caracterizados por trayectorias periódicas permitiéndose que puedan cambiar repentinamente. La formulación tradicional para MPC, normalmente denominada formulación para regulación, garantiza el seguimiento asintótico de puntos de equilibrio. Cuando se formula el control predictivo para resolver el problema de seguimiento de referencias, la metodología de diseño estabilizante puede no ser apropiada, debido a la posible pérdida de factibilidad del controlador ante cambios en la referencia. Recientemente se ha propuesto una nueva formulación (Ferramosca et al., 2009; Limon et al., 2008) que soluciona este problema y que se caracteriza por el uso de una referencia artificial la cual es tomada como variable de decisión del problema. Uno de los principales objetivos de los controladores predictivos en la industria de procesos es garantizar una operación segura a la vez que se maximizan los beneficios. La gestión económica de una planta se resuelve tradicionalmente a través de estructuras de control jerárquicas multicapa donde la capa inferior soluciona la regulación de la planta mediante la utilización de mecanismos de realimentación implementados con controladores rápidos, normalmente controladores PID. Mientras que la capa superior, sin embargo, se compone de un controlador avanzado multivariable que calcula los puntos de operación necesarios para el control de la capa inferior. En el problema económico, este controlador avanzado lo compone normalmente un optimizador en tiempo real que proporciona los puntos de equilibrio óptimos desde un punto de vista económico y un controlador predictivo que proporciona los puntos de operación necesarios para el control de bajo nivel. Una de las desventajas de este sistema reside en que la operación más beneficiosa de una planta desde un punto de vista económico no suele ocurrir en un punto de equilibrio, sino mas bien por ciclos. Además, esta el hecho de que los transitorios entre posibles puntos de equilibrio del sistema no optimizan el beneficio económico de la planta y que las diferencias entre los modelos usados por el optimizador en tiempo real y el controlador predictivo pueden desembocar en una pérdida de factibilidad del problema. Es lógico pensar que debido al carácter periódico de muchos sistemas, fundamentalmente por factores como las demandas, precios o simplemente por el carácter repetitivo de ciertos procesos industriales, el funcionamiento óptimo de estos sistemas desde un punto de vista económico tendrá un fuerte carácter periódico. Un ejemplo de este hecho lo podemos encontrar en los sistemas eléctricos que dependen de una demanda externa que tiende a repetirse cada cierto periodo de tiempo, hecho observable en microredes de potencia. Teniendo en cuenta todos los aspectos previos, esta tesis propone el desarrollo de nuevas técnicas de control de procesos industriales donde la solución óptima desde un punto de vista económico se encuentra en el seguimiento de trayectorias no estacionarias. Estas formulaciones garantizan la estabilidad del sistema en bucle cerrado, la convergencia a una trayectoria óptima o a la más cercana a ésta que pueda ser alcanzada por el sistema, además de la satisfacción de las restricciones y la convergencia a una nueva trayectoria óptima en el caso de que la función de coste económica cambie de improviso. Principalmente se presentan tres nuevas formulaciones: Una formulación MPC para el seguimiento de señales periódicas que regula el sistema controlado a la curva referencia periódica, cuando esta es alcanzable. En el caso que no fuese alcanzable, entonces converge a la trayectoria periódica alcanzable más cercana. Este controlador satisface un conjunto de restricciones en entradas y estados y garantiza la estabilidad y factibilidad recursiva incluso cuando los parámetros de la función de coste presentan cambios repentinos. En este caso, la formulación se centra en la mejor manera de seguir la trayectoria económica óptima y no en el desarrollo del optimizador en tiempo real. El siguiente paso es la formulación de un controlador económico que regule el sistema en bucle cerrado a la mejor trayectoria económica y periódica que minimiza una función de coste económico. La función de coste económica podría cambiar repentinamente alguno sus parámetros económicos. Este controlador satisfará el conjunto de restricciones operacionales del sistema además de garantizar la estabilidad y la factibilidad recursiva del sistema controlado. La factibilidad se mantendrá incluso cuando la función de coste económico cambie evitando la necesidad del rediseño del controlador. Este controlador se ha utilizado para controlar a una micro-red de potencia no aislada con un sistema de almacenamiento basado en hidrógeno compuesto por una pila de combustible tipo PEM, un electrolizador y un depósito para el almacenamiento de hidrógeno basado en hidruros metálicos. Para la gestión eficiente de esta microred se propuso una nueva función de coste económico que tiene en cuenta la compra/venta de energía a un proveedor eléctrico, una fuente de energia producida por paneles solares, una demanda de energía interna y finalmente dos sistemas de almacenamiento, un juego de baterías de PB-ácido y el comentado sistema de almacenamiento de hidrógeno. La gestión económica de este tipo de sistemas energéticos están tomando mucha relevancia en la comunidad científica por lo que se ha considerado que la aplicación del controlador económico previo propone una solución muy novedosa e interesante a este tipo de problemas de control dado todas las características que permite garantizar. La formulación final y más importante presentada en esta tesis se centra en la proposición de una nueva solución al problema de controlar sistemas inciertos de gran escala. A pesar de la robustez inherente presentada por los controladores anteriores, el buen funcionamiento de dichos controladores se ve muy afectado por las incertidumbres presentadas por ciertos sistemas de control. Si estas incertidumbres no son muy grandes, los controladores previos podrían mantener todas sus buenas características, sin embargo se hace necesario la presentación de una formulación que permita trabajar con situaciones que presenten incertidumbres desconocidas y acotadas.Premio Extraordinario de Doctorado U

Health-aware predictive control schemes based on industrial processes

Aplicat embargament des de la data de defensa fins el dia 30 de desembre de 2021The research is motivated by real applications, such as pasteurization plant, water networks and autonomous system, which each of them require a specific control system to provide proper management able to take into account their particular features and operating limits in presence of uncertainties related to their operation and failures from component breakdowns. According to that most of the real systems have nonlinear behaviors, it can be approximated them by polytopic linear uncertain models such as Linear Parameter Varying (LPV) and Takagi-Sugeno (TS) models. Therefore, a new economic Model Predictive Control (MPC) approach based on LPV/TS models is proposed and the stability of the proposed approach is certified by using a region constraint on the terminal state. Besides, the MPC-LPV strategy is extended based on the system with varying delays affecting states and inputs. The control approach allows the controller to accommodate the scheduling parameters and delay change. By computing the prediction of the state variables and delay along a prediction time horizon, the system model can be modified according to the evaluation of the estimated state and delay at each time instant. To increase the system reliability, anticipate the appearance of faults and reduce the operational costs, actuator health monitoring should be considered. Regarding several types of system failures, different strategies are studied for obtaining system failures. First, the damage is assessed with the rainflow-counting algorithm that allows estimating the component’s fatigue and control objective is modified by adding an extra criterion that takes into account the accumulated damage. Besides, two different health-aware economic predictive control strategies that aim to minimize the damage of components are presented. Then, economic health-aware MPC controller is developed to compute the components and system reliability in the MPC model using an LPV modeling approach and maximizes the availability of the system by estimating system reliability. Additionally, another improvement considers chance-constraint programming to compute an optimal list replenishment policy based on a desired risk acceptability level, managing to dynamically designate safety stocks in flowbased networks to satisfy non-stationary flow demands. Finally, an innovative health-aware control approach for autonomous racing vehicles to simultaneously control it to the driving limits and to follow the desired path based on maximization of the battery RUL. The proposed approach is formulated as an optimal on-line robust LMI based MPC driven from Lyapunov stability and controller gain synthesis solved by LPV-LQR problem in LMI formulation with integral action for tracking the trajectory.Esta tesis pretende proporcionar contribuciones teóricas y prácticas sobre seguridad y control de sistemas industriales, especialmente en la forma maten ática de sistemas inciertos. La investigación está motivada por aplicaciones reales, como la planta de pasteurización, las redes de agua y el sistema autónomo, cada uno de los cuales requiere un sistema de control específico para proporcionar una gestión adecuada capaz de tener en cuenta sus características particulares y limites o de operación en presencia de incertidumbres relacionadas con su operación y fallas de averías de componentes. De acuerdo con que la mayoría de los sistemas reales tienen comportamientos no lineales, puede aproximarse a ellos mediante modelos inciertos lineales politopicos como los modelos de Lineal Variación de Parámetros (LPV) y Takagi-Sugeno (TS). Por lo tanto, se propone un nuevo enfoque de Control Predictivo del Modelo (MPC) económico basado en modelos LPV/TS y la estabilidad del enfoque propuesto se certifica mediante el uso de una restricción de región en el estado terminal. Además, la estrategia MPC-LPV se extiende en función del sistema con diferentes demoras que afectan los estados y las entradas. El enfoque de control permite al controlador acomodar los parámetros de programación y retrasar el cambio. Al calcular la predicción de las variables de estado y el retraso a lo largo de un horizonte de tiempo de predicción, el modelo del sistema se puede modificar de acuerdo con la evaluación del estado estimado y el retraso en cada instante de tiempo. Para aumentar la confiabilidad del sistema, anticipar la aparición de fallas y reducir los costos operativos, se debe considerar el monitoreo del estado del actuador. Con respecto a varios tipos de fallas del sistema, se estudian diferentes estrategias para obtener fallas del sistema. Primero, el daño se evalúa con el algoritmo de conteo de flujo de lluvia que permite estimar la fatiga del componente y el objetivo de control se modifica agregando un criterio adicional que tiene en cuenta el daño acumulado. Además, se presentan dos estrategias diferentes de control predictivo económico que tienen en cuenta la salud y tienen como objetivo minimizar el daño de los componentes. Luego, se desarrolla un controlador MPC económico con conciencia de salud para calcular los componentes y la confiabilidad del sistema en el modelo MPC utilizando un enfoque de modelado LPV y maximiza la disponibilidad del sistema mediante la estimación de la confiabilidad del sistema. Además, otra mejora considera la programación de restricción de posibilidades para calcular una política ´optima de reposición de listas basada en un nivel de aceptabilidad de riesgo deseado, logrando designar dinámicamente existencias de seguridad en redes basadas en flujo para satisfacer demandas de flujo no estacionarias. Finalmente, un enfoque innovador de control consciente de la salud para vehículos de carreras autónomos para controlarlo simultáneamente hasta los límites de conducción y seguir el camino deseado basado en la maximización de la bacteria RUL. El diseño del control se divide en dos capas con diferentes escalas de tiempo, planificador de ruta y controlador. El enfoque propuesto está formulado como un MPC robusto en línea optimo basado en LMI impulsado por la estabilidad de Lyapunov y la síntesis de ganancia del controlador resuelta por el problema LPV-LQR en la formulación de LMI con acción integral para el seguimiento de la trayectoria.Postprint (published version