Energy efficiency in discrete-manufacturing systems: insights, trends, and control strategies

Since the depletion of fossil energy sources, rising energy prices, and governmental regulation restrictions, the current manufacturing industry is shifting towards more efficient and sustainable systems. This transformation has promoted the identification of energy saving opportunities and the development of new technologies and strategies oriented to improve the energy efficiency of such systems. This paper outlines and discusses most of the research reported during the last decade regarding energy efficiency in manufacturing systems, the current technologies and strategies to improve that efficiency, identifying and remarking those related to the design of management/control strategies. Based on this fact, this paper aims to provide a review of strategies for reducing energy consumption and optimizing the use of resources within a plant into the context of discrete manufacturing. The review performed concerning the current context of manufacturing systems, control systems implemented, and their transformation towards Industry 4.0 might be useful in both the academic and industrial dimension to identify trends and critical points and suggest further research lines.Peer ReviewedPreprin

Economic model predictive control for optimal operation of combined heat and power systems

© 2019. ElsevierThe use of decentralized Combined Heat and Power (CHP) plants is increasing since the high levels of efficiency they can achieve. Hence, to determine the optimal operation of these systems in the changing energy market, the time-varying price profiles for both electricity as well as the required resources and the energy-market constraints should be considered into the design of the control strategies. To solve these issues and maximize the profit during the operation of the CHP plant, this paper proposes an optimization-based controller, which will be designed according to the Economic Model Predictive Control (EMPC) approach. The proposed controller is designed considering a non-constant time step to get a high sampling frequency for the near instants and a lower resolution for the far instants. Besides, a soft constraint to met the market constraints for the sale of electric power is proposed. The proposed controller is developed based on a real CHP plant installed in the ETA research factory in Darmstadt, Germany. Simulation results show that lower computational time can be achieved if a non-constant step time is implemented while the market constraints are satisfied.Peer ReviewedPostprint (author's final draft

Optimal operation of combined heat and power systems: an optimization-based control strategy

The use of decentralized Combined Heat and Power (CHP) plants is increasing since the high levels of efficiency they can achieve. Thus, to determine the optimal operation of these systems in dynamic energy-market scenarios, operational constraints and the time-varying price profiles for both electricity and the required resources should be taken into account. In order to maximize the profit during the operation of the CHP plant, this paper proposes an optimization-based controller designed according to the Economic Model Predictive Control (EMPC) approach, which uses a non-constant time step along the prediction horizon to get a shorter step size at the beginning of that horizon while a lower resolution for the far instants. Besides, a softening of related constraints to meet the market requirements related to the sale of electric power to the grid point is proposed. Simulation results show that the computational burden to solve optimization problems in real time is reduced while minimizing operational costs and satisfying the market constraints. The proposed controller is developed based on a real CHP plant installed at the ETA research factory in Darmstadt, Germany.Peer ReviewedPostprint (author's final draft

An optimization-based control strategy for energy efficiency of discrete manufacturing systems

In order to reduce the global energy consumption and avoid highest power peaks during operation of manufacturing systems, an optimization-based controller for selective switching on/off of peripheral devices in a test bench that emulates the energy consumption of a periodic system is proposed. First, energy consumption models for the test-bench devices are obtained based on data and subspace identification methods. Next, a control strategy is designed based on both optimization and receding horizon approach, considering the energy consumption models, operating constraints, and the real processes performed by peripheral devices. Thus, a control policy based on dynamical models of peripheral devices is proposed to reduce the energy consumption of the manufacturing systems without sacrificing the productivity. Afterward, the proposed strategy is validated in the test bench and comparing to a typical rule-based control scheme commonly used for these manufacturing systems. Based on the obtained results, reductions near 7% could be achieved allowing improvements in energy efficiency via minimization of the energy costs related to nominal power purchased.Peer ReviewedPostprint (author's final draft

Una Plataforma en EMSO® para Modelar Pérdidas por Fricción en Plantas de Procesos

This work describes the development of a programming platform using EMSO (Environment for Modeling, Simulation and Optimization) for friction losses calculations in pipe assemblies. The platform is based on father models for describing the behavior of a straight pipe and its different fittings. Those father models can be connected through a flowsheet according to the required process diagram. In this way, the total energy losses by friction during fluid flow through transport system can be calculated. The platform contains tube-pipe and a set of fitting and drive machines frequently found in process plants.Este trabajo describe el desarrollo de una plataforma de programación usando EMSO (Environment for Modeling, Simulation and Optimization) para el cálculo de pérdidas por fricción en tuberías. La plataforma tiene modelos Base o Padre que describen el comportamiento de un tramo recto de tubería, los diferentes accesorios y demás elementos que conforman un sistema de transporte. Tales modelos Padre se pueden conectar luego mediante un FlowSheet acorde con el diagrama de proceso que se requiera. De este modo, se pueden determinar las pérdidas totales de energía por fricción en un sistema de transporte de fluidos. La plataforma contiene tuberías y el conjunto de accesorios y máquinas impulsoras más frecuentes en plantas de procesos

Peak shaving through closed-loop optimization applied to machine tools with periodic behaviour

© 20xx IEEE. Personal use of this material is permitted. Permission from IEEE must be obtained for all other uses, in any current or future media, including reprinting/republishing this material for advertising or promotional purposes, creating new collective works, for resale or redistribution to servers or lists, or reuse of any copyrighted component of this work in other works.This paper deals with machine tools characterized by a periodic behaviour and high-power peaks that require an oversized electrical network and cause high costs because electrical utilities charge greatly each power peak.To solve this issue, a new peak-shaving methodology is proposed based on polynomial models and optimization, to reduce the power-consumption peaks height in machine tools with periodic behaviour. A test-bench that emulates the electrical behaviour of a machine tool is used in order to test the proposed method with real data. In the scenarios simulated, the peak height has been reduced between 35% and 15%.Peer ReviewedPostprint (author's final draft

Mortality from gastrointestinal congenital anomalies at 264 hospitals in 74 low-income, middle-income, and high-income countries: a multicentre, international, prospective cohort study

Summary Background Congenital anomalies are the fifth leading cause of mortality in children younger than 5 years globally. Many gastrointestinal congenital anomalies are fatal without timely access to neonatal surgical care, but few studies have been done on these conditions in low-income and middle-income countries (LMICs). We compared outcomes of the seven most common gastrointestinal congenital anomalies in low-income, middle-income, and high-income countries globally, and identified factors associated with mortality. Methods We did a multicentre, international prospective cohort study of patients younger than 16 years, presenting to hospital for the first time with oesophageal atresia, congenital diaphragmatic hernia, intestinal atresia, gastroschisis, exomphalos, anorectal malformation, and Hirschsprung’s disease. Recruitment was of consecutive patients for a minimum of 1 month between October, 2018, and April, 2019. We collected data on patient demographics, clinical status, interventions, and outcomes using the REDCap platform. Patients were followed up for 30 days after primary intervention, or 30 days after admission if they did not receive an intervention. The primary outcome was all-cause, in-hospital mortality for all conditions combined and each condition individually, stratified by country income status. We did a complete case analysis. Findings We included 3849 patients with 3975 study conditions (560 with oesophageal atresia, 448 with congenital diaphragmatic hernia, 681 with intestinal atresia, 453 with gastroschisis, 325 with exomphalos, 991 with anorectal malformation, and 517 with Hirschsprung’s disease) from 264 hospitals (89 in high-income countries, 166 in middleincome countries, and nine in low-income countries) in 74 countries. Of the 3849 patients, 2231 (58·0%) were male. Median gestational age at birth was 38 weeks (IQR 36–39) and median bodyweight at presentation was 2·8 kg (2·3–3·3). Mortality among all patients was 37 (39·8%) of 93 in low-income countries, 583 (20·4%) of 2860 in middle-income countries, and 50 (5·6%) of 896 in high-income countries (p<0·0001 between all country income groups). Gastroschisis had the greatest difference in mortality between country income strata (nine [90·0%] of ten in lowincome countries, 97 [31·9%] of 304 in middle-income countries, and two [1·4%] of 139 in high-income countries; p≤0·0001 between all country income groups). Factors significantly associated with higher mortality for all patients combined included country income status (low-income vs high-income countries, risk ratio 2·78 [95% CI 1·88–4·11], p<0·0001; middle-income vs high-income countries, 2·11 [1·59–2·79], p<0·0001), sepsis at presentation (1·20 [1·04–1·40], p=0·016), higher American Society of Anesthesiologists (ASA) score at primary intervention (ASA 4–5 vs ASA 1–2, 1·82 [1·40–2·35], p<0·0001; ASA 3 vs ASA 1–2, 1·58, [1·30–1·92], p<0·0001]), surgical safety checklist not used (1·39 [1·02–1·90], p=0·035), and ventilation or parenteral nutrition unavailable when needed (ventilation 1·96, [1·41–2·71], p=0·0001; parenteral nutrition 1·35, [1·05–1·74], p=0·018). Administration of parenteral nutrition (0·61, [0·47–0·79], p=0·0002) and use of a peripherally inserted central catheter (0·65 [0·50–0·86], p=0·0024) or percutaneous central line (0·69 [0·48–1·00], p=0·049) were associated with lower mortality. Interpretation Unacceptable differences in mortality exist for gastrointestinal congenital anomalies between lowincome, middle-income, and high-income countries. Improving access to quality neonatal surgical care in LMICs will be vital to achieve Sustainable Development Goal 3.2 of ending preventable deaths in neonates and children younger than 5 years by 2030

Advanced energy management/control strategies for smart manufacturing systems

Aplicat embargament des de la data de defensa fin el dia 1 de juliol, de 2021This thesis is devoted to the study of the optimisation-based control techniques for the design of control strategies that contribute to improve the energy efficiency of smart manufacturing systems. Currently, manufacturing industry is suffering a transformation towards smart, flexible, and energy-efficient manufacturing systems. This transformation requires modularised and reconfigurable manufacturing systems to respond to changes in productions programs and to the time-varying pieces demand while keeping an energy-efficient operation. Thus, suitable control systems should be designed to satisfy the requirements of this transformation while minimising the energy consumption and maximising the plant profit. In this regard, optimisation-based controllers are suitable for the design of control systems that minimise the total energy consumption of such systems while remaining their productivity taking into account the operational conditions and the factors that affect them. First, this dissertation presents how optimisation-based control techniques can contribute to face the challenges of the smart manufacturing systems. Based on this review, manufacturing industry is classified by levels, i.e., machine, process line, and plant levels, for the design of optimisation-based controllers. Besides, to design control strategies that do not affect plant productivity, manufacturing systems are also classified according to the operations performed. Based on these classifications, control strategies are proposed to minimise either the total energy consumption of manufacturing systems or the energy costs related to the operation of such systems. At both machine and process line levels, control strategies are designed based on model predictive control approach to minimise their energy consumption. The underlying idea behind the proposed control strategies consists of managing independently those devices (or systems) that are not directly involved in the machining operations. Thus, energy consumption models are required to predict the total energy consumption profile of manufacturing systems and, based on this, to select the activation/deactivation instants of the manipulated devices that minimise their energy consumption and guarantee their proper operation. Next, due to at the process line level the size and complexity of manufacturing systems increases, a control strategy based on two control modes is proposed to reduce the computational burden of such controllers by switching from a control mode based on online optimisation to an autonomous control mode without solving an optimisation problem. Since the need for flexible and reconfigurable manufacturing systems, non-centralised control strategies are proposed at higher industrial levels to minimise their energy consumption. Thus, both cooperative and non-cooperative local controllers are designed considering a fixed system partitioning and using alternative direction methods of multipliers to solve the optimisations problems in a distributed fashion. Besides, due to the nature of the proposed control objectives, a way to define the consensus stage among the local controllers with coupled dynamics is proposed. Finally, the control strategies designed at plant level are based on the economic model predictive control approach to maximise the plant profit and minimise the operational costs related to the plant operation. At this level, control objectives are focused on determining the economic-optimal production programming of the plant that the control strategies at lower levels should follow. In this regard, the production programming of the plant is determined taking into account the pieces demand, the energy consumption of manufacturing systems, and the current energy market and their fluctuations. All control strategies proposed in this thesis are tested in simulation considering different scenarios designed based on the real operation of an automotive part manufacturing plant.Esta tesis se basa en el estudio de las técnicas de control basadas en optimización para el diseño de estrategias de control que mejoren la eficiencia energética de los sistemas de manufactura inteligentes. La industria de manufactura se está transformando hacia sistemas de manufactura inteligentes, flexibles y eficientes energéticamente, que requiere de estructuras modulares y reconfigurables para poder responder a los cambios en la programación de la producción y la demanda de piezas. Así, se deben diseñar sistemas de control que cumplan los requerimientos de dicha transformación mientras minimizan el consumo de energía y maximizan la rentabilidad de la planta. En este sentido, los controladores basados en optimización son adecuados para el diseño de sistemas de control que minimicen el consumo de energía de dichos sistemas mientras mantienen su productividad teniendo en cuenta los factores que los afectan. Primero, se presentan como las técnicas de control basadas en optimización pueden contribuir a hacer frente a los desafíos impuestos por la industria de manufactura. Con base en esta revisión, la industria manufacturera se clasifica por niveles, nivel de máquina, línea de proceso, y planta, para el diseño de controladores basados en optimización. Además, para diseñar estrategias de control que no afecten la productividad de la planta, se propone una clasificación para estos sistemas en función de las operaciones realizadas. Con base en estas clasificaciones, se diseñan estrategias de control que minimicen el consumo de energía de los sistemas de manufactura o los costos asociados a dicho consumo. A los niveles de maquina y línea, se diseñaron estrategias de control para minimizar el consumo de energía de los sistemas de manufactura con base en el enfoque de control predictivo basado en modelo. Las estrategias propuestas se basan en la gestión independiente de aquellos dispositivos que no están directamente relacionados con las operaciones de mecanizado. Por lo tanto, modelos de consumo de energía fueron necesarios para predecir el perfil del consumo de energía de estos sistemas y, a partir de esto, seleccionar los instantes de activación/desactivación de los dispositivos manipulados que minimicen el consumo de energía y garanticen el correcto funcionamiento de dichos sistemas. Dado que al nivel de línea el tamaño y la complejidad de estos sistemas aumenta, se propone a una estrategia de control basada en dos modos de control para reducir la carga computacional mediante la conmutación de un modo de control basado en optimización a un modo autónomo que no requiere optimización. Dada la necesidad de sistemas de manufactura flexibles y reconfigurables, estrategias de control no centralizadas se proponen para minimizar el consumo de dichos sistemas a los niveles más altos. Para este fin, los sistemas de manufactura se dividieron en subsistemas, y se diseñaron controladores locales de tipo cooperativo y no cooperativo usando métodos alternativos de dirección de multiplicadores para resolver los problemas de optimización. Además, debido a la naturaleza de los objetivos de control propuesto, se propuso una forma de establecer el consenso entre los controladores locales con dinámicas acopladas. Finalmente, a nivel de planta, se diseñan estrategias de control con base en el enfoque control predictivo basado en modelo económico para maximizar la rentabilidad de la planta. A este nivel, los objetivos de control se centran en determinar la programación de la producción óptima que deberán seguir las estrategias de control diseñadas a niveles más bajos. Así, la programación de la producción de la planta se determina teniendo en cuenta la demanda de piezas, el consumo de energía total, y el mercado energético con sus fluctuaciones. Las estrategias de control propuestas en esta tesis se probaron en simulación considerando diferentes escenarios diseñados con base en la operación real de una planta de fabricación de piezas automotrices.Aquesta tesi es centra principalment en l’estudi de les tècniques de control basades en optimització per al disseny d’estratègies que contribueixin a millorar l’eficiència energètica dels sistemes de manufactura intel·ligents. Actualment, la indústria manufacturera està experimentant una transformació cap a sistemes de manufactura intel·ligents, flexibles i eficients energèticament, impulsada pels avenços en dispositius de mesura, gestió de dades i eines de comunicació i connectivitat. Aquesta transformació requereix que els sistemes de manufactura siguin modulars i reconfigurables per poder respondre als canvis en la programació de la producció i de la demanda i disseny de les peces mentre continuen operant de manera eficient i sostenible. Per tant, per tal d’assolir una indústria de manufactura m’és intel·ligent, s’han de dissenyar sistemes de control adequats que permetin complir els requeriments d’aquesta transformació, així com també minimitzar el consum d’energia i maximitzar la rendibilitat de la planta. En aquest sentit, els controladors basats en optimització i les arquitectures de control no centralitzat podrien ser adequats per al disseny de sistemes de control que contribueixin a minimitzar el consum d’energia total d’aquests sistemes mentre mantenen la seva productivitat i tenen en compte les restriccions operatives i els factors externs que afecten aquests sistemes. Per tant, mitjançant l’ús d’estratègies de control avançat, els sistemes de control poden ser degudament actualitzats per incloure la informació sobre els canvis en l’operació dels sistemes de manufactura, així com també la variació del mercat energètic per minimitzar els costos d’energia durant l’operació de la planta. Primer, en aquesta tesi, es presenten i discuteixen les estratègies actualment implementades en la indústria manufacturera per millorar la seva eficiència energètica. En base a aquesta revisió, s’identifiquen les principals bretxes de recerca en aquest camp i es discuteix com les tècniques de control basades en optimització poden contribuir a fer front als desafiaments imposats per la nova era de la indústria manufacturera (Industry 4.0). Recolzant-se en la revisió de la literatura, es proposa classificar la indústria manufacturera per nivells, considerant el nivell de màquina, línia de procés i planta, per al disseny de controladors basats en optimització. A més, per tal de dissenyar estratègies de control que no afectin la productivitat de la planta, és a dir, el nombre de peces processades per unitat de temps, els elements constitutius dels sistemes de manufactura també es classifiquen en dispositius de mecanitzat i perifèrics en funció de les operacions realitzades. Els elements de la primera classe corresponen a aquells que estan directament involucrats en les operacions de mecanitzat, mentre que els de la segona classe són aquells que s’encarreguen de proveir els recursos requerits pels dispositius de mecanitzat. Després, en base a aquesta classificació, es proposen estratègies de control en cada nivell per minimitzar el seu consum d’energia o els costos associats a aquest consum. Per als nivells de màquina i línia de procés, es dissenyen estratègies de control per minimitzar el consum d’energia dels sistemes de manufactura en base a l’enfocament de control predictiu basat en model. Les estratègies proposades es basen en la idea de gestionar de manera independent els dispositius (o sistemes) perifèrics per tal de no afectar el temps de processament de les màquines tot mantenint l’operació dels dispositius de mecanitzat. Per tant, calen models de consum d’energia per a predir el perfil de consum d’energia dels sistemes de manufactura i, en base a aquesta predicció, seleccionar els instants d’activació / desactivació per als dispositius manipulats a partir dels quals es minimitzi el consum d’energia total i es pugui garantir el correcte funcionament d’aquests sistemes. D’altra banda, atès que al nivell de línia de procés la mida i la complexitat dels sistemes de manufactura augmenta, es proposa una estratègia de control basada en dos modes de control per tal de reduir la càrrega computacional i dissenyar controladors que puguin ser implementats en temps real. En aquest sentit, tenint en compte que els sistemes de manufactura presenten un comportament diari, es proposa un algoritme per detectar la periodicitat d’aquests sistemes i, després, commutar a un mode de control autònom que no requereixi resoldre un problema d’optimització en línia. D’altra banda, donada la necessitat de sistemes de manufactura flexibles i reconfigurables, es proposen estratègies de control no centralitzades per minimitzar el consum d’energia dels sistemes de fabricació als nivells més alts. Amb aquesta finalitat, els sistemes de manufactura es divideixen en subsistemes, i es dissenyen controladors locals de tipus cooperatiu i no cooperatiu utilitzant mètodes alternatius de direcció de multiplicadors per resoldre els problemes d’optimització de manera distribuïda. A més, a causa de la naturalesa de l’objectiu de control proposat, el qual està enfocat en minimitzar el consum d’energia dels sistemes de manufactura, es proposa una forma d’establir el consens entre els controladors locals amb dinàmiques acoblades. Després, les estratègies de control proposades són extrapolades al nivell de planta usant objectius de tipus econòmic, i es comparen les arquitectures de control centralitzat i no centralitzat pel que fa al seu acompliment en llac¸ tancat i la càrrega computacional requerida per trobar una solució. Finalment, a nivell de planta, es dissenyen estratègies de control en base a l’enfocament de control predictiu basat en model econòmic per tal de maximitzar la rendibilitat de la planta i minimitzar els costos associats a la seva operació. Per tant, a aquest nivell, els objectius de control se centren a determinar la programació de la producció òptima de la planta que hauran de seguir les estratègies de control dissenyades als nivells més baixos. En aquest sentit, la programació de la producció de la planta és determinada tenint en compte la demanda actual de peces, el consum d’energia dels sistemes de manufactura i el mercat energètic amb les seves fluctuacions. Totes les estratègies de control proposades en aquesta tesi es proven en simulació considerant diferents escenaris basats en l’operació real d’una planta de fabricació de peces automotrius.Postprint (published version

Advanced energy management/control strategies for smart manufacturing systems

Aplicat embargament des de la data de defensa fin el dia 1 de juliol, de 2021This thesis is devoted to the study of the optimisation-based control techniques for the design of control strategies that contribute to improve the energy efficiency of smart manufacturing systems. Currently, manufacturing industry is suffering a transformation towards smart, flexible, and energy-efficient manufacturing systems. This transformation requires modularised and reconfigurable manufacturing systems to respond to changes in productions programs and to the time-varying pieces demand while keeping an energy-efficient operation. Thus, suitable control systems should be designed to satisfy the requirements of this transformation while minimising the energy consumption and maximising the plant profit. In this regard, optimisation-based controllers are suitable for the design of control systems that minimise the total energy consumption of such systems while remaining their productivity taking into account the operational conditions and the factors that affect them. First, this dissertation presents how optimisation-based control techniques can contribute to face the challenges of the smart manufacturing systems. Based on this review, manufacturing industry is classified by levels, i.e., machine, process line, and plant levels, for the design of optimisation-based controllers. Besides, to design control strategies that do not affect plant productivity, manufacturing systems are also classified according to the operations performed. Based on these classifications, control strategies are proposed to minimise either the total energy consumption of manufacturing systems or the energy costs related to the operation of such systems. At both machine and process line levels, control strategies are designed based on model predictive control approach to minimise their energy consumption. The underlying idea behind the proposed control strategies consists of managing independently those devices (or systems) that are not directly involved in the machining operations. Thus, energy consumption models are required to predict the total energy consumption profile of manufacturing systems and, based on this, to select the activation/deactivation instants of the manipulated devices that minimise their energy consumption and guarantee their proper operation. Next, due to at the process line level the size and complexity of manufacturing systems increases, a control strategy based on two control modes is proposed to reduce the computational burden of such controllers by switching from a control mode based on online optimisation to an autonomous control mode without solving an optimisation problem. Since the need for flexible and reconfigurable manufacturing systems, non-centralised control strategies are proposed at higher industrial levels to minimise their energy consumption. Thus, both cooperative and non-cooperative local controllers are designed considering a fixed system partitioning and using alternative direction methods of multipliers to solve the optimisations problems in a distributed fashion. Besides, due to the nature of the proposed control objectives, a way to define the consensus stage among the local controllers with coupled dynamics is proposed. Finally, the control strategies designed at plant level are based on the economic model predictive control approach to maximise the plant profit and minimise the operational costs related to the plant operation. At this level, control objectives are focused on determining the economic-optimal production programming of the plant that the control strategies at lower levels should follow. In this regard, the production programming of the plant is determined taking into account the pieces demand, the energy consumption of manufacturing systems, and the current energy market and their fluctuations. All control strategies proposed in this thesis are tested in simulation considering different scenarios designed based on the real operation of an automotive part manufacturing plant.Esta tesis se basa en el estudio de las técnicas de control basadas en optimización para el diseño de estrategias de control que mejoren la eficiencia energética de los sistemas de manufactura inteligentes. La industria de manufactura se está transformando hacia sistemas de manufactura inteligentes, flexibles y eficientes energéticamente, que requiere de estructuras modulares y reconfigurables para poder responder a los cambios en la programación de la producción y la demanda de piezas. Así, se deben diseñar sistemas de control que cumplan los requerimientos de dicha transformación mientras minimizan el consumo de energía y maximizan la rentabilidad de la planta. En este sentido, los controladores basados en optimización son adecuados para el diseño de sistemas de control que minimicen el consumo de energía de dichos sistemas mientras mantienen su productividad teniendo en cuenta los factores que los afectan. Primero, se presentan como las técnicas de control basadas en optimización pueden contribuir a hacer frente a los desafíos impuestos por la industria de manufactura. Con base en esta revisión, la industria manufacturera se clasifica por niveles, nivel de máquina, línea de proceso, y planta, para el diseño de controladores basados en optimización. Además, para diseñar estrategias de control que no afecten la productividad de la planta, se propone una clasificación para estos sistemas en función de las operaciones realizadas. Con base en estas clasificaciones, se diseñan estrategias de control que minimicen el consumo de energía de los sistemas de manufactura o los costos asociados a dicho consumo. A los niveles de maquina y línea, se diseñaron estrategias de control para minimizar el consumo de energía de los sistemas de manufactura con base en el enfoque de control predictivo basado en modelo. Las estrategias propuestas se basan en la gestión independiente de aquellos dispositivos que no están directamente relacionados con las operaciones de mecanizado. Por lo tanto, modelos de consumo de energía fueron necesarios para predecir el perfil del consumo de energía de estos sistemas y, a partir de esto, seleccionar los instantes de activación/desactivación de los dispositivos manipulados que minimicen el consumo de energía y garanticen el correcto funcionamiento de dichos sistemas. Dado que al nivel de línea el tamaño y la complejidad de estos sistemas aumenta, se propone a una estrategia de control basada en dos modos de control para reducir la carga computacional mediante la conmutación de un modo de control basado en optimización a un modo autónomo que no requiere optimización. Dada la necesidad de sistemas de manufactura flexibles y reconfigurables, estrategias de control no centralizadas se proponen para minimizar el consumo de dichos sistemas a los niveles más altos. Para este fin, los sistemas de manufactura se dividieron en subsistemas, y se diseñaron controladores locales de tipo cooperativo y no cooperativo usando métodos alternativos de dirección de multiplicadores para resolver los problemas de optimización. Además, debido a la naturaleza de los objetivos de control propuesto, se propuso una forma de establecer el consenso entre los controladores locales con dinámicas acopladas. Finalmente, a nivel de planta, se diseñan estrategias de control con base en el enfoque control predictivo basado en modelo económico para maximizar la rentabilidad de la planta. A este nivel, los objetivos de control se centran en determinar la programación de la producción óptima que deberán seguir las estrategias de control diseñadas a niveles más bajos. Así, la programación de la producción de la planta se determina teniendo en cuenta la demanda de piezas, el consumo de energía total, y el mercado energético con sus fluctuaciones. Las estrategias de control propuestas en esta tesis se probaron en simulación considerando diferentes escenarios diseñados con base en la operación real de una planta de fabricación de piezas automotrices.Aquesta tesi es centra principalment en l’estudi de les tècniques de control basades en optimització per al disseny d’estratègies que contribueixin a millorar l’eficiència energètica dels sistemes de manufactura intel·ligents. Actualment, la indústria manufacturera està experimentant una transformació cap a sistemes de manufactura intel·ligents, flexibles i eficients energèticament, impulsada pels avenços en dispositius de mesura, gestió de dades i eines de comunicació i connectivitat. Aquesta transformació requereix que els sistemes de manufactura siguin modulars i reconfigurables per poder respondre als canvis en la programació de la producció i de la demanda i disseny de les peces mentre continuen operant de manera eficient i sostenible. Per tant, per tal d’assolir una indústria de manufactura m’és intel·ligent, s’han de dissenyar sistemes de control adequats que permetin complir els requeriments d’aquesta transformació, així com també minimitzar el consum d’energia i maximitzar la rendibilitat de la planta. En aquest sentit, els controladors basats en optimització i les arquitectures de control no centralitzat podrien ser adequats per al disseny de sistemes de control que contribueixin a minimitzar el consum d’energia total d’aquests sistemes mentre mantenen la seva productivitat i tenen en compte les restriccions operatives i els factors externs que afecten aquests sistemes. Per tant, mitjançant l’ús d’estratègies de control avançat, els sistemes de control poden ser degudament actualitzats per incloure la informació sobre els canvis en l’operació dels sistemes de manufactura, així com també la variació del mercat energètic per minimitzar els costos d’energia durant l’operació de la planta. Primer, en aquesta tesi, es presenten i discuteixen les estratègies actualment implementades en la indústria manufacturera per millorar la seva eficiència energètica. En base a aquesta revisió, s’identifiquen les principals bretxes de recerca en aquest camp i es discuteix com les tècniques de control basades en optimització poden contribuir a fer front als desafiaments imposats per la nova era de la indústria manufacturera (Industry 4.0). Recolzant-se en la revisió de la literatura, es proposa classificar la indústria manufacturera per nivells, considerant el nivell de màquina, línia de procés i planta, per al disseny de controladors basats en optimització. A més, per tal de dissenyar estratègies de control que no afectin la productivitat de la planta, és a dir, el nombre de peces processades per unitat de temps, els elements constitutius dels sistemes de manufactura també es classifiquen en dispositius de mecanitzat i perifèrics en funció de les operacions realitzades. Els elements de la primera classe corresponen a aquells que estan directament involucrats en les operacions de mecanitzat, mentre que els de la segona classe són aquells que s’encarreguen de proveir els recursos requerits pels dispositius de mecanitzat. Després, en base a aquesta classificació, es proposen estratègies de control en cada nivell per minimitzar el seu consum d’energia o els costos associats a aquest consum. Per als nivells de màquina i línia de procés, es dissenyen estratègies de control per minimitzar el consum d’energia dels sistemes de manufactura en base a l’enfocament de control predictiu basat en model. Les estratègies proposades es basen en la idea de gestionar de manera independent els dispositius (o sistemes) perifèrics per tal de no afectar el temps de processament de les màquines tot mantenint l’operació dels dispositius de mecanitzat. Per tant, calen models de consum d’energia per a predir el perfil de consum d’energia dels sistemes de manufactura i, en base a aquesta predicció, seleccionar els instants d’activació / desactivació per als dispositius manipulats a partir dels quals es minimitzi el consum d’energia total i es pugui garantir el correcte funcionament d’aquests sistemes. D’altra banda, atès que al nivell de línia de procés la mida i la complexitat dels sistemes de manufactura augmenta, es proposa una estratègia de control basada en dos modes de control per tal de reduir la càrrega computacional i dissenyar controladors que puguin ser implementats en temps real. En aquest sentit, tenint en compte que els sistemes de manufactura presenten un comportament diari, es proposa un algoritme per detectar la periodicitat d’aquests sistemes i, després, commutar a un mode de control autònom que no requereixi resoldre un problema d’optimització en línia. D’altra banda, donada la necessitat de sistemes de manufactura flexibles i reconfigurables, es proposen estratègies de control no centralitzades per minimitzar el consum d’energia dels sistemes de fabricació als nivells més alts. Amb aquesta finalitat, els sistemes de manufactura es divideixen en subsistemes, i es dissenyen controladors locals de tipus cooperatiu i no cooperatiu utilitzant mètodes alternatius de direcció de multiplicadors per resoldre els problemes d’optimització de manera distribuïda. A més, a causa de la naturalesa de l’objectiu de control proposat, el qual està enfocat en minimitzar el consum d’energia dels sistemes de manufactura, es proposa una forma d’establir el consens entre els controladors locals amb dinàmiques acoblades. Després, les estratègies de control proposades són extrapolades al nivell de planta usant objectius de tipus econòmic, i es comparen les arquitectures de control centralitzat i no centralitzat pel que fa al seu acompliment en llac¸ tancat i la càrrega computacional requerida per trobar una solució. Finalment, a nivell de planta, es dissenyen estratègies de control en base a l’enfocament de control predictiu basat en model econòmic per tal de maximitzar la rendibilitat de la planta i minimitzar els costos associats a la seva operació. Per tant, a aquest nivell, els objectius de control se centren a determinar la programació de la producció òptima de la planta que hauran de seguir les estratègies de control dissenyades als nivells més baixos. En aquest sentit, la programació de la producció de la planta és determinada tenint en compte la demanda actual de peces, el consum d’energia dels sistemes de manufactura i el mercat energètic amb les seves fluctuacions. Totes les estratègies de control proposades en aquesta tesi es proven en simulació considerant diferents escenaris basats en l’operació real d’una planta de fabricació de peces automotrius.Postprint (published version

The use of phenomenological based semi-physical models as virtual sensors for density and viscosity of mineral slurries

Abstract: this thesis presents two estimation structures for on-line estimation of density and viscosity of mineral slurry flowing through a pipes and fittings assembly (PFA). The structures are developed from a phenomenological based semi-physical model (PBSM) as main component of a soft-sensor. The PBSM is developed based on the mass conservation and momentum transfer principles, in order to separate the density estimate from the viscosity, and momentum transfer, considering frictional energy losses. In this way, the model equations are obtained based on the variables directly affecting the density and viscosity of minerals slurries. The proposed model is obtained in state variables, considering the available measurements (pressure drop and volumetric flow) and the disturbances in the process. In this sense, from the theory for state observers, an observer of unknown inputs was used in the estimation structure to take into account the inherent disturbances in the process inlet. The density is estimated as a state of the model while the two options for estimating viscosity are proposed based on the availability for characterizing the rheology of the mineral slurry from laboratory tests. Finally, the performance of the proposed structures for the estimation of the density and viscosity properties of the mineral slurry is tested by simulation. The conducted tests use disturbances in the mixture inlet composition and include noise in the measured variables. The results exhibit a good estimation of both slurry properties using both proposed methods.Resumen: en esta tesis se presentan dos estructuras diferentes para la estimación en línea de la densidad y viscosidad de una pulpa mineral fluyendo a través de un conjunto de tuberías y accesorios. Las estructuras son desarrolladas a partir de un modelo semifísico de base fenomenológica como componente principal de un sensor virtual (soft-sensor). El modelo se obtiene con base en el principio de conservación de la masa y la transferencia de momento, con el fin de separar la estimación de densidad y viscosidad, y considerar las pérdidas de energía por fricción. De este modo, las ecuaciones del modelo son obtenidas en función de las variables que afectan directamente la densidad y la viscosidad de las pulpas minerales. Dicho modelo es obtenido en variables de estado y considerando las mediciones disponibles en planta (caída de presión y flujo volumétrico), además de las perturbaciones en el proceso. En este sentido, a partir de la teoría de observadores de estados, se propone un observador de entradas desconocidas de tal manera que las perturbaciones inherentes del proceso puedan ser consideradas. Con base en lo anterior, la densidad se estima como una variable de estado, mientras que para la estimación de la viscosidad se consideran dos opciones en función de la disponibilidad para caracterizar la reología de la pulpa en laboratorio. Finalmente, el desempeño de las estructuras propuestas para la estimación en línea de la densidad y viscosidad de una pulpa mineral se evalua mediante simulación. Las simulaciones fueron realizadas considerando perturbaciones en la composición de sólidos a la entrada, y ruido blanco para las variables medidas. Los resultados obtenidos presentan una buena estimación de las propiedades de la pulpa para las dos estructuras de estimación presentadas.Maestrí