NON-LINEAR MODEL PREDICTIVE CONTROL STRATEGIES FOR PROCESS PLANTS USING SOFT COMPUTING APPROACHES

The developments of advanced non-linear control strategies have attracted a considerable research interests over the past decades especially in process control. Rather than an absolute reliance on mathematical models of process plants which often brings discrepancies especially owing to design errors and equipment degradation, non-linear models are however required because they provide improved prediction capabilities but they are very difficult to derive. In addition, the derivation of the global optimal solution gets more difficult especially when multivariable and non-linear systems are involved. Hence, this research investigates soft computing techniques for the implementation of a novel real time constrained non-linear model predictive controller (NMPC). The time-frequency localisation characteristics of wavelet neural network (WNN) were utilised for the non-linear models design using system identification approach from experimental data and improve upon the conventional artificial neural network (ANN) which is prone to low convergence rate and the difficulties in locating the global minimum point during training process. Salient features of particle swarm optimisation and a genetic algorithm (GA) were combined to optimise the network weights. Real time optimisation occurring at every sampling instant is achieved using a GA to deliver results both in simulations and real time implementation on coupled tank systems with further extension to a complex quadruple tank process in simulations. The results show the superiority of the novel WNN-NMPC approach in terms of the average controller energy and mean squared error over the conventional ANN-NMPC strategies and PID control strategy for both SISO and MIMO systemsPetroleum Training Development Fun

Factories of the Future

Engineering; Industrial engineering; Production engineerin

Process Control of Crushing Circuits

Kivenmurskaus on keskeinen osaprosessi kiviaineksen, metallien ja sementin tuotannossa. Murskaamalla tuotetut raaka-aineet muodostavat nykyaikaisen infrastruktuurimme perustan. Huolimatta merkittävästä roolistaan, kivenmurskaus on yksi harvoista teollisista prosesseista, jonka prosessinohjaus toteutetaan edelleen kokemusperäisesti, ilman luotettavaa mittaustietoa suoritettujen ohjaustoimien vaikutuksista. Nykykäytäntö altistaa murskausprosessit prosessivaihteluille ja –häiriöille, ja johtaa viime kädessä tehottomaan tuotantoon ja kapasiteetin vajaakäyttöön. Pääsyinä nykytilaan voidaan pitää murskausprosessien puutteellista anturointia ja tutkimustiedon puutetta korkeamman automaatioasteen tuomista hyödyistä. Tässä väitöskirjassa pyrittiin ratkaisemaan edellä mainittu ongelma automaattisen prosessinohjauksen avulla. Päätavoitteena oli kehittää säätömenetelmät murskauspiirin suorituskyvyn saattamiseksi lähelle parasta saavutettavissa olevaa tasoa. Tämä tutkimus perustuu mallipohjaiseen säädönsuunnittelumenetelmään. Systemaattinen suunnitteluprosessi alkoi säätötavoitteiden määrittelystä ja dynaamisten prosessimallien kehittämisestä. Kehitettyjen prosessimallien avulla luotiin säätötavoitteet täyttävä säätöstrategia ja viritettiin strategian vaatimat prosessisäätimet. Lopuksi simulointimallien avulla kehitetty ja testattu säätöstrategia implementoitiin osaksi laitoksen automaatiojärjestelmää ja sen suorituskyky arvioitiin täyden mittakaavan prosessikokeiden avulla. Tämä väitöskirja on osoittanut, että murskauspiirin tehokas ja tarkoituksenmukainen toiminta vaatii eri kahden säätötavan toteuttamista: massataseen säätö ja hienonnusmäärän säätö. Massatasesäädön tavoitteena on varmistaa 100 % käyttöaste murskauspiirin pullonkaulassa. Hienonnusmäärän säätö varmistaa halutun murskaimen tuotemateriaalin partikkelikokojakauman. Kehitetyt hienonnusmäärän säätömenetelmät perustuvat itseoptimoituvaan säätötapaan, joka mahdollistaa likimain optimaalisen suorituskyvyn käyttämällä säätimessä vakio-asetusarvoa. Kun tämä asetusarvo valitaan optimaalisesti, mahdollistaa esitelty ohjausstrategia parhaan saavutettavissa olevan murskauspiirin suorituskyvyn. Työn merkittävä tunnuspiirre on erityisen kattava empiria. Kehitetyt menetelmät testattiin kattavasti useissa erilaisissa tuotantoskenaarioissa ja prosessikonfiguraatioissa. Täyden mittakaavan prosessikokeiden tulokset vastasivat hyvin lähelle simulaatioilla saatuja tuloksia. Tämä väitöskirja on merkittävä edistysaskel murskausprosessien säädössä. Työn tuloksena kehitetyt mittaus- ja säätötavat mahdollistavat tehokkaamman ja tarkoituksenmukaisemman raaka-ainetuotannon. Työn tuloksilla voidaan olettaa olevan merkittävä vaikutus siihen, miten ja millä tavoin murskausprosesseja ohjataan tulevaisuudessa. Työssä kehitetyn murskauspiirin automaattisen säätöstrategian voidaan olettaa toimivan perustana tulevaisuuden murskausprosessien prosessiautomaatio-toteutuksille.Crushing is an essential high-volume processing stage in the production of aggregates, metals and cement. Crushed products form the basis of our modern infrastructure and therefore play a major role in the economic growth and welfare. Despite its significant role in society, crushing is one of the few remaining industrial processes that is currently being operated using belief-based manual control without the possibility to quantify the consequences of performed control actions. This practice makes crushing processes vulnerable to process variation and exposes them to inefficient production and capacity underutilization. The aim of this thesis is to address this deficiency by bridging the gap between theoretically possible and realized crushing circuit performance, by means of automatic process control. This thesis covers the entire model-based control system design procedure – from the formulation of control objectives and development of dynamic process model(s), through the development of control strategy, to the control system implementation and performance evaluation – for crushing circuits. Research has led to significant advances within crushing process measurement and control. Developed methods have been rigorously tested in various production scenarios and circuit flowsheets, using both dynamic simulations and full-scale experiments. Experiments revealed expected behavior with a significant increase in performance. The results have shown that the efficient operation of a crushing circuit requires addressing two control tasks: mass balance control and size reduction control. The objective of mass balance control is to guarantee 100 percent circuit utilization, whereas size reduction control ensures the desired degree of size reduction. The ideal degree of size reduction is determined empirically to maximize the value of the used KPI. The developed control strategy delivers near-maximum circuit performance. This thesis represents a major leap forward in the area of process control of crushing circuits. It has opened entirely new possibilities by making it possible to quantify the instantaneous performance of crushing circuits and by introducing the ability to ensure consistent and efficient long-term production. These major breakthroughs can have a significant impact on how crushing plants will be operated in the future. Developed standard control practice can be expected to serve as a basis for future control system implementations of industrial crushing circuits

Numerical Study of Concrete

Concrete is one of the most widely used construction material in the word today. The research in concrete follows the environment impact, economy, population and advanced technology. This special issue presents the recent numerical study for research in concrete. The research topic includes the finite element analysis, digital concrete, reinforcement technique without rebars and 3D printing

Impact of New Method for Laying Separate Sewer System on Pavement Layers

The method of installing underground infrastructure has a significant influence on road resistance and performance under live loads such as traffic. This research presents a new method for laying separate sewer systems by using one trench to sit both sanitary pipe and storm pipe and considers the effects of this approach on the pavement strength. Experimental tests have been conducted in the laboratory using a trench 2.5x0.45x1 metre to install two pipes one over the other (sanitary pipe in the bottom and storm pipe on top). Two cases have tested, the first case using 5 cm surface layer of cold mix asphalt while the second is using soil. A series of loads were applied to test the behaviour of this new system and its effects on the pavement surface layer and the buried pipe. The comparison between the rut print of the live load on the soil layer and the pavement layer was conducted. Results demonstrated that using the cold mix asphalt is still insufficient to provide enough safety to protect buried pipe as a reason of needing to relatively long time to acquire high stiffness. Therefore, minimum cover depth to protect pipelines still required