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 for linear systems: adaptive, distributed and switching implementations

Thanks to substantial past and recent developments, model predictive control has become one of the most relevant advanced control techniques. Nevertheless, many challenges associated to the reliance of MPC on a mathematical model that accurately depicts the controlled process still exist. This thesis is concerned with three of these challenges, placing the focus on constructing mathematically sound MPC controllers that are comparable in complexity to standard MPC implementations. The first part of this thesis tackles the challenge of model uncertainty in time-varying plants. A new dual MPC controller is devised to robustly control the system in presence of parametric uncertainty and simultaneously identify more accurate representations of the plant while in operation. The main feature of the proposed dual controller is the partition of the input, in order to decouple both objectives. Standard robust MPC concepts are combined with a persistence of excitation approach that guarantees the closed-loop data is informative enough to provide accurate estimates. Finally, the adequacy of the estimates for updating the MPC's prediction model is discussed. The second part of this thesis tackles a specific type of time-varying plant usually referred to as switching systems. A new approach to the computation of dwell-times that guarantee admissible and stable switching between mode-specific MPC controllers is proposed. The approach is computationally tractable, even for large scale systems, and relies on the well-known exponential stability result available for standard MPC controllers. The last part of this thesis tackles the challenge of MPC for large-scale networks composed by several subsystems that experience dynamical coupling. In particular, the approach devised in this thesis is non-cooperative, and does not rely on arbitrarily chosen parameters, or centralized initializations. The result is a distributed control algorithm that requires one step of communication between neighbouring subsystems at each sampling time, in order to properly account for the interaction, and provide admissible and stabilizing control

Automation and Control Architecture for Hybrid Pipeline Robots

The aim of this research project, towards the automation of the Hybrid Pipeline Robot (HPR), is the development of a control architecture and strategy, based on reconfiguration of the control strategy for speed-controlled pipeline operations and self-recovering action, while performing energy and time management. The HPR is a turbine powered pipeline device where the flow energy is converted to mechanical energy for traction of the crawler vehicle. Thus, the device is flow dependent, compromising the autonomy, and the range of tasks it can perform. The control strategy proposes pipeline operations supervised by a speed control, while optimizing the energy, solved as a multi-objective optimization problem. The states of robot cruising and self recovering, are controlled by solving a neuro-dynamic programming algorithm for energy and time optimization, The robust operation of the robot includes a self-recovering state either after completion of the mission, or as a result of failures leading to the loss of the robot inside the pipeline, and to guaranteeing the HPR autonomy and operations even under adverse pipeline conditions Two of the proposed models, system identification and tracking system, based on Artificial Neural Networks, have been simulated with trial data. Despite the satisfactory results, it is necessary to measure a full set of robot’s parameters for simulating the complete control strategy. To solve the problem, an instrumentation system, consisting on a set of probes and a signal conditioning board, was designed and developed, customized for the HPR’s mechanical and environmental constraints. As a result, the contribution of this research project to the Hybrid Pipeline Robot is to add the capabilities of energy management, for improving the vehicle autonomy, increasing the distances the device can travel inside the pipelines; the speed control for broadening the range of operations; and the self-recovery capability for improving the reliability of the device in pipeline operations, lowering the risk of potential loss of the robot inside the pipeline, causing the degradation of pipeline performance. All that means the pipeline robot can target new market sectors that before were prohibitive

Nonlinear Model Predictive Control for Motion Generation of Humanoids

Das Ziel dieser Arbeit ist die Untersuchung und Entwicklung numerischer Methoden zur Bewegungserzeugung von humanoiden Robotern basierend auf nichtlinearer modell-prädiktiver Regelung. Ausgehend von der Modellierung der Humanoiden als komplexe Mehrkörpermodelle, die sowohl durch unilaterale Kontaktbedingungen beschränkt als auch durch die Formulierung unteraktuiert sind, wird die Bewegungserzeugung als Optimalsteuerungsproblem formuliert. In dieser Arbeit werden numerische Erweiterungen basierend auf den Prinzipien der Automatischen Differentiation für rekursive Algorithmen, die eine effiziente Auswertung der dynamischen Größen der oben genannten Mehrkörperformulierung erlauben, hergeleitet, sodass sowohl die nominellen Größen als auch deren ersten Ableitungen effizient ausgewertet werden können. Basierend auf diesen Ideen werden Erweiterungen für die Auswertung der Kontaktdynamik und der Berechnung des Kontaktimpulses vorgeschlagen. Die Echtzeitfähigkeit der Berechnung von Regelantworten hängt stark von der Komplexität der für die Bewegungerzeugung gewählten Mehrkörperformulierung und der zur Verfügung stehenden Rechenleistung ab. Um einen optimalen Trade-Off zu ermöglichen, untersucht diese Arbeit einerseits die mögliche Reduktion der Mehrkörperdynamik und andererseits werden maßgeschneiderte numerische Methoden entwickelt, um die Echtzeitfähigkeit der Regelung zu realisieren. Im Rahmen dieser Arbeit werden hierfür zwei reduzierte Modelle hergeleitet: eine nichtlineare Erweiterung des linearen inversen Pendelmodells sowie eine reduzierte Modellvariante basierend auf der centroidalen Mehrkörperdynamik. Ferner wird ein Regelaufbau zur GanzkörperBewegungserzeugung vorgestellt, deren Hauptbestandteil jeweils aus einem speziell diskretisierten Problem der nichtlinearen modell-prädiktiven Regelung sowie einer maßgeschneiderter Optimierungsmethode besteht. Die Echtzeitfähigkeit des Ansatzes wird durch Experimente mit den Robotern HRP-2 und HeiCub verifiziert. Diese Arbeit schlägt eine Methode der nichtlinear modell-prädiktiven Regelung vor, die trotz der Komplexität der vollen Mehrkörperformulierung eine Berechnung der Regelungsantwort in Echtzeit ermöglicht. Dies wird durch die geschickte Kombination von linearer und nichtlinearer modell-prädiktiver Regelung auf der aktuellen beziehungsweise der letzten Linearisierung des Problems in einer parallelen Regelstrategie realisiert. Experimente mit dem humanoiden Roboter Leo zeigen, dass, im Vergleich zur nominellen Strategie, erst durch den Einsatz dieser Methode eine Bewegungserzeugung auf dem Roboter möglich ist. Neben Methoden der modell-basierten Optimalsteuerung werden auch modell-freie Methoden des verstärkenden Lernens (Reinforcement Learning) für die Bewegungserzeugung untersucht, mit dem Fokus auf den schwierig zu modellierenden Modellunsicherheiten der Roboter. Im Rahmen dieser Arbeit werden eine allgemeine vergleichende Studie sowie Leistungskennzahlen entwickelt, die es erlauben, modell-basierte und -freie Methoden quantitativ bezüglich ihres Lösungsverhaltens zu vergleichen. Die Anwendung der Studie auf ein akademisches Beispiel zeigt Unterschiede und Kompromisse sowie Break-Even-Punkte zwischen den Problemformulierungen. Diese Arbeit schlägt basierend auf dieser Grundlage zwei mögliche Kombinationen vor, deren Eigenschaften bewiesen und in Simulation untersucht werden. Außerdem wird die besser abschneidende Variante auf dem humanoiden Roboter Leo implementiert und mit einem nominellen modell-basierten Regler verglichen

Contributions to impedance shaping control techniques for power electronic converters

El conformado de la impedancia o admitancia mediante control para convertidores electrónicos de potencia permite alcanzar entre otros objetivos: mejora de la robustez de los controles diseñados, amortiguación de la dinámica de la tensión en caso de cambios de carga, y optimización del filtro de red y del controlador en un solo paso (co-diseño). La conformación de la impedancia debe ir siempre acompañada de un buen seguimiento de referencias. Por tanto, la idea principal es diseñar controladores con una estructura sencilla que equilibren la consecución de los objetivos marcados en cada caso. Este diseño se realiza mediante técnicas modernas, cuya resolución (síntesis del controlador) requiere de herramientas de optimización. La principal ventaja de estas técnicas sobre las clásicas, es decir, las basadas en soluciones algebraicas, es su capacidad para tratar problemas de control complejos (plantas de alto orden y/o varios objetivos) de una forma considerablemente sistemática. El primer problema de control por conformación de la impedancia consiste en reducir el sobreimpulso de tensión ante cambios de carga y minimizar el tamaño de los componentes del filtro pasivo en los convertidores DC-DC. Posteriormente, se diseñan controladores de corriente y tensión para un inversor DC-AC trifásico que logren una estabilidad robusta del sistema para una amplia variedad de filtros. La condición de estabilidad robusta menos conservadora, siendo la impedancia de la red la principal fuente de incertidumbre, es el índice de pasividad. En el caso de los controladores de corriente, el impacto de los lazos superiores en la estabilidad basada en la impedancia también se analiza mediante un índice adicional: máximo valor singular. Cada uno de los índices se aplica a un rango de frecuencias determinado. Finalmente, estas condiciones se incluyen en el diseño en un solo paso del controlador de un convertidor back-to-back utilizado para operar generadores de inducción doblemente alimentados (aerogeneradores tipo 3) presentes en algunos parques eólicos. Esta solución evita los problemas de oscilación subsíncrona, derivados de las líneas de transmisión con condensadores de compensación en serie, a los que se enfrentan estos parques eólicos. Los resultados de simulación y experimentales demuestran la eficacia y versatilidad de la propuesta.Impedance or admittance shaping by control for power electronic converters allows to achieve among other objectives: robustness enhancement of the designed controls, damped voltage dynamics in case of load changes, and grid filter and controller optimization in a single step (co-design). Impedance shaping must always be accompanied by a correct reference tracking performance. Therefore, the main idea is to design controllers with a simple structure that balance the achievement of the objectives set in each case. This design is carried out using modern techniques, whose resolution (controller synthesis) requires optimization tools. The main advantage of these techniques over the classical ones, i.e. those based on algebraic solutions, is their ability to deal with complex control problems (high order plants and/or several objectives) in a considerably systematic way. The first impedance shaping control problem is to reduce voltage overshoot under load changes and minimize the size of passive filter components in DC-DC converters. Subsequently, current and voltage controllers for a three-phase DC-AC inverter are designed to achieve robust system stability for a wide variety of filters. The least conservative robust stability condition, with grid impedance being the main source of uncertainty, is the passivity index. In the case of current controllers, the impact of higher loops on impedance-based stability is also analyzed by an additional index: maximum singular value. Each of the indices is applied to a given frequency range. Finally, these conditions are included in the one-step design of the controller of a back-to-back converter used to operate doubly fed induction generators (type-3 wind turbines) present in some wind farms. This solution avoids the sub-synchronous oscillation problems, derived from transmission lines with series compensation capacitors, faced by these wind farms. Simulation and experimental results demonstrate the effectiveness and versatility of the proposa