MPC: Relevant Identification and Control in the Latent Variable Space

Control predictivo basado en modelos (MPC) es una metodología de control ampliamente utilizada en la industria por su habilidad para controlar procesos multivariable con restricciones en sus entradas y sus salidas. Se distinguen dos fases en la implementación de MPC: identificación y control. El propósito de esta tesis es doble: realizar contribuciones en la identificación para MPC y proponer una nueva metodología de control MPC. La respuesta en bucle cerrado de una implementación de MPC depende, en gran medida, de la capacidad de predicción del modelo; luego la identificación del modelo es un punto crucial en MPC y la parte que a menudo exige la mayor parte del tiempo del proyecto. El primer objetivo que cubre la tesis es la identificación para MPC. Puesto que un modelo es una aproximación del comportamiento de un proceso, dicha aproximación se puede hacer teniendo en cuenta el fin que se le va a dar al modelo. En MPC, el modelo se utiliza para realizar predicciones dentro de una ventana futura, luego la identificación para MPC (MRI) tiene en cuenta dicho uso del modelo y considera los errores de predicción dentro de dicha ventana para el ajuste de los parámetros del modelo. En esta tesis, se cubren tres temas dentro de MRI. Primero se define MRI y las distintas formas de abordarlo. Luego se compara en términos de MRI el ajuste de un modelo con múltiples entradas y múltiples salidas con el ajuste de varios modelos con múltiples entradas y una salida concluyendo que el ajuste de un único modelo con múltiples entradas y múltiples salidas proporciona mejores resultados en términos de MRI para horizontes de predicción lo suficientemente grandes. Por último, se propone el algoritmo PLS-PH para implementar MRI con modelos paramétricos en el caso de correlación en los datos de identificación. PLS-PH es un método de optimización numérica por búsqueda lineal basado en PLS (mínimos cuadrados parciales). Se muestra en un ejemplo como PLS-PH es capaz de proporcionar mejores modelos que las técnicas convencionales de MRI en modelos paramétricos en el caso de correlación en los datos de identi ficación. Una vez obtenido el modelo se puede formular el controlador predictivo. En esta tesis se propone LV-MPC, un controlador predictivo para procesos continuos que implementa la optimización en el espacio de las componentes principales.Laurí Pla, D. (2012). MPC: Relevant Identification and Control in the Latent Variable Space [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/15178Palanci

Reducción de variables en la identificación de modelos lineales para MPC

Muchos de los sistemas MIMO en la industria utilizan MPC basado en modelos lineales como estrategia de control. La identificación de los parámetros de dichos modelos a partir de datos experimentales puede presentar dificultades debido a la dimensionalidad del problema siendo necesario recurrir a ténicas basadas en la reducción de variables.Laurí Pla, D. (2008). Reducción de variables en la identificación de modelos lineales para MPC. http://hdl.handle.net/10251/14192Archivo delegad

Latent variable based model predictive control: Ensuring validity of predictions

This paper presents a methodology to constrain the optimisation problem in LV-MPC so that validity of predictions can be ascertained. LV-MPC is a model-based predictive control methodology implemented in the space of the latent variables and is based on a linear predictor. Provided real processes are non-linear, there is model-process mismatch, and under tight control, the predictor can be used for extrapolation. Extrapolation leads to bad predictions which deteriorates control performance, hence the interest in validity of predictions. In the proposed approach first two validity indicators on predictions are defined. The novelty in the two indicators proposed is they neglect past data, and so validity of predictions is ascertained in terms of future moves which are actually the degrees of freedom in the optimisation. Second, the indicators are introduced in the optimisation as constraints. Provided the indicators are quadratic, recursive optimisation with linearised constraints is implemented. A MIMO example shows how ensuring validity of predictions neglecting past data can improve closed-loop performance, specially under tight control outside the identification region. (C) 2012 Elsevier Ltd. All rights reserved.The first author is recipient of a fellowship from the Spanish Ministry of Science and Innovation (FPU AP2007-04549). This paper is partially funded by projects DPI2008-02133/DPI, TIN2011-28082 and PROMETEO/2012/028. The authors gratefully acknowledge reviewers' comments.Laurí Pla, D.; Sanchís Saez, J.; Martínez Iranzo, MA.; Hilario Caballero, A. (2013). Latent variable based model predictive control: Ensuring validity of predictions. Journal of Process Control. 23(1):12-22. https://doi.org/10.1016/j.jprocont.2012.11.001S122223

Multiobjective evolutionary algorithms for multivariable PI controller design

A multiobjective optimisation engineering design (MOED) methodology for PI controller tuning in multivariable processes is presented. The MOED procedure is a natural approach for facing multiobjective problems where several requirements and specifications need to be fulfilled. An algorithm based on the differential evolution technique and spherical pruning is used for this purpose. To evaluate the methodology, a multivariable control benchmark is used. The obtained results validate the MOED procedure as a practical and useful technique for parametric controller tuning in multivariable processes.This work was partially supported by the FPI-2010/19 grant and the project PAID-06-11 from the Universitat Politecnica de Valencia and the projects DPI2008-02133, TIN2011-28082 and ENE2011-25900 from the Spanish Ministry of Science and Innovation.Reynoso Meza, G.; Sanchís Saez, J.; Blasco Ferragud, FX.; Herrero Durá, JM. (2012). Multiobjective evolutionary algorithms for multivariable PI controller design. Expert Systems with Applications. 39(9):7895-7907. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2012.01.111S7895790739

Seguidor de trayectorias 2D

Consulta en la Biblioteca ETSI Industriales (5645)[ES] Se trata de un dispositivo cuyo objetivo es que su pieza central sea capaz de seguir trayectorias en dos dimensiones. Para ello se ha diseñado una estructura mecánica con dos accionadores eléctricos, que son los encargados de posicionar, dentro de un plano limitado por el rango de trabajo de la máquina, dicha pieza central, cuyo objetivo final será soportar la herramienta de trabajo.Laurí Pla, D. (2006). Seguidor de trayectorias 2D. http://hdl.handle.net/10251/37213.Archivo delegad

A PLS Approach to Identifying Predictive ARX Models

Abstract — MPC (Model Predictive Control) based on linear models is an extensively used methodology in the industrial field as a control solution for MIMO processes. The identification of ARX models for multivariable systems from input-output data often requires the use of LVMs (Latent Variable Methods) such as PCR (Principal Components Regression) or PLS (Partial Least Squares) due to the so called ”curse of dimensionality”. LVMs however, do not take into consideration the prediction horizon in which the model will be used in MPC. PLS-PH (Partial Least Squares Prediction Horizon) is presented in this paper as a modification to PLS aiming to provide a model which performs better within a given prediction horizon. The advantage of using PLS-PH is shown in a simulation example. I