State estimation and trajectory tracking control for a nonlinear and multivariable bioethanol production system

In this paper a controller is proposed based on linear algebra for a fed-batch bioethanol production process. It involves fnding feed rate profles (control actions obtained as a solution of a linear equations system) in order to make the system follow predefned concentration profles. A neural network states estimation is designed in order to know those variables that cannot be measured. The controller is tuned using a Monte Carlo experiment for which a cost function that penalizes tracking errors is defned. Moreover, several tests (adding parametric uncertainty and perturbations in the control action) are carried out so as to evaluate the controller performance. A comparison with another controller is made. The demonstration of the error convergence, as well as the stability analysis of the neural network, are included.Fil: Fernández, Maria Cecilia. Universidad Nacional de San Juan. Facultad de Ingeniería. Instituto de Ingeniería Química; ArgentinaFil: Pantano, Maria Nadia. Universidad Nacional de San Juan. Facultad de Ingeniería. Instituto de Ingeniería Química; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Rossomando, Francisco Guido. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - San Juan. Instituto de Automática. Universidad Nacional de San Juan. Facultad de Ingeniería. Instituto de Automática; ArgentinaFil: Ortiz, Oscar Alberto. Universidad Nacional de San Juan. Facultad de Ingeniería. Instituto de Ingeniería Química; ArgentinaFil: Scaglia, Gustavo Juan Eduardo. Universidad Nacional de San Juan. Facultad de Ingeniería. Instituto de Ingeniería Química; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentin

Multivariable Tracking Control of a Bioethanol Process under Uncertainties

Bioethanol is one of the most studied alternative fuels nowadays. Due to its production process complexity and the low quality of the mathematical models that describe it, a reliable controller is needed to maximize the fuel production and minimize its environmental impact, even in the presence of uncertainty. Here, a controller for tracking optimal profiles considering model errors and external perturbations is proposed. This work is an improvement of a previously presented technique. To reduce the earlier mentioned uncertainties' effect during the fermentation, some tracking error integrators are added in the control action calculation. This simple modification ensures the tracking error convergence to zero, even in the presence of uncertainties (demonstration available). Different tests are carried out and a performance comparison with the original controller is shown to highlight improvements in the tracking error of up to 98% when integrators are incorporated. Furthermore, a classical PI controller is contrasted with the proposed techniques.Fil: Fernández Puchol, María Cecilia. Universidad Nacional de San Juan. Facultad de Ingeniería. Instituto de Ingeniería Química; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - San Juan; ArgentinaFil: Pantano, Maria Nadia. Universidad Nacional de San Juan. Facultad de Ingeniería. Instituto de Ingeniería Química; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - San Juan; ArgentinaFil: Serrano, Mario Emanuel. Universidad Nacional de San Juan. Facultad de Ingeniería. Instituto de Ingeniería Química; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - San Juan; ArgentinaFil: Scaglia, Gustavo Juan Eduardo. Universidad Nacional de San Juan. Facultad de Ingeniería. Instituto de Ingeniería Química; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - San Juan; Argentin

State Estimation and Nonlinear Tracking Control Simulation Approach: Application to a Bioethanol Production System

Tracking control of specifc variables is key to achieve a proper fermentation. This paper analyzes a fed-batch bioethanol production process. For this system, a controller design based on linear algebra is proposed. Moreover, to achieve a reliable control, on-line monitoring of certain variables is needed. In this sense, for unmeasurable variables, state estimators based on Gaussian processes are designed. Cell, ethanol and glycerol concentrations are predicted with only substrates measurement. Simulation results when the controller and estimators are coupled, are shown. Furthermore, the algorithms were tested with parametric uncertainties and disturbances in the control action, and are compared, in all cases, with neural networks estimators (previous work). Bayesian estimators show a performance improvement, which is refected in a decrease of the total error. Proposed techniques give reliable monitoring and control tools, with a low computational and economic cost, and less mathematical complexity than neural network estimators.Fil: Fernández Puchol, María Cecilia. Universidad Nacional de San Juan. Facultad de Ingeniería. Instituto de Ingeniería Química; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - San Juan; ArgentinaFil: Pantano, Maria Nadia. Universidad Nacional de San Juan. Facultad de Ingeniería. Instituto de Ingeniería Química; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - San Juan; ArgentinaFil: Rodriguez Aguilar, Leandro Pedro Faustino. Universidad Nacional de San Juan. Facultad de Ingeniería. Instituto de Ingeniería Química; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - San Juan; ArgentinaFil: Scaglia, Gustavo Juan Eduardo. Universidad Nacional de San Juan. Facultad de Ingeniería. Instituto de Ingeniería Química; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - San Juan; Argentin

Open-Loop Dynamic Optimization for Nonlinear Multi-Input Systems: Application to Recombinant Protein Production

This paper proposes a novel strategy for dynamic open-loop optimization of multivariable nonlinear systems.The methodology is based on the Fourier seriesand orthonormal polynomialsfor the control vector parameterization in a sequential direct solution approach. The advantages of this technique are that a few number of parameters is required for optimization and a smooth control profile is obtained. The proposed strategy is evaluated in the case study of recombinant protein production, that is a nonlinear system with two control actions, the substrate and inhibitor feed flow rate. The algorithms are tested through simulations and the results are compared with those published in the bibliography.Fil: Pantano, Maria Nadia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - San Juan; Argentina. Universidad Nacional de San Juan. Facultad de Ingeniería. Instituto de Ingeniería Química; ArgentinaFil: Fernández Puchol, María Cecilia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - San Juan; Argentina. Universidad Nacional de San Juan. Facultad de Ingeniería. Instituto de Ingeniería Química; ArgentinaFil: Rossomando, Francisco Guido. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - San Juan. Instituto de Automática. Universidad Nacional de San Juan. Facultad de Ingeniería. Instituto de Automática; ArgentinaFil: Scaglia, Gustavo Juan Eduardo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - San Juan; Argentina. Universidad Nacional de San Juan. Facultad de Ingeniería. Instituto de Ingeniería Química; Argentin

SARS-CoV-2 omicron (B.1.1.529)-related COVID-19 sequelae in vaccinated and unvaccinated patients with cancer: results from the OnCovid registry

Background COVID-19 sequelae can affect about 15% of patients with cancer who survive the acute phase of SARS-CoV-2 infection and can substantially impair their survival and continuity of oncological care. We aimed to investigate whether previous immunisation affects long-term sequelae in the context of evolving variants of concern of SARS-CoV-2. Methods OnCovid is an active registry that includes patients aged 18 years or older from 37 institutions across Belgium, France, Germany, Italy, Spain, and the UK with a laboratory-confirmed diagnosis of COVID-19 and a history of solid or haematological malignancy, either active or in remission, followed up from COVID-19 diagnosis until death. We evaluated the prevalence of COVID-19 sequelae in patients who survived COVID-19 and underwent a formal clinical reassessment, categorising infection according to the date of diagnosis as the omicron (B.1.1.529) phase from Dec 15, 2021, to Jan 31, 2022; the alpha (B.1.1.7)-delta (B.1.617.2) phase from Dec 1, 2020, to Dec 14, 2021; and the pre-vaccination phase from Feb 27 to Nov 30, 2020. The prevalence of overall COVID-19 sequelae was compared according to SARS-CoV-2 immunisation status and in relation to post-COVID-19 survival and resumption of systemic anticancer therapy. This study is registered with ClinicalTrials.gov, NCT04393974. Findings At the follow-up update on June 20, 2022, 1909 eligible patients, evaluated after a median of 39 days (IQR 24-68) from COVID-19 diagnosis, were included (964 [ 50 center dot 7%] of 1902 patients with sex data were female and 938 [49 center dot 3%] were male). Overall, 317 (16 center dot 6%; 95% CI 14 center dot 8-18 center dot 5) of 1909 patients had at least one sequela from COVID-19 at the first oncological reassessment. The prevalence of COVID-19 sequelae was highest in the prevaccination phase (191 [19 center dot 1%; 95% CI 16 center dot 4-22 center dot 0] of 1000 patients). The prevalence was similar in the alpha-delta phase (110 [16 center dot 8%; 13 center dot 8- 20 center dot 3] of 653 patients, p=0 center dot 24), but significantly lower in the omicron phase (16 [6 center dot 2%; 3 center dot 5-10 center dot 2] of 256 patients, p<0 center dot 0001). In the alpha- delta phase, 84 (18 center dot 3%; 95% CI 14 center dot 6-22 center dot 7) of 458 unvaccinated patients and three (9 center dot 4%; 1 center dot 9- 27 center dot 3) of 32 unvaccinated patients in the omicron phase had sequelae. Patients who received a booster and those who received two vaccine doses had a significantly lower prevalence of overall COVID-19 sequelae than unvaccinated or partially vaccinated patients (ten [7 center dot 4%; 95% CI 3 center dot 5-13 center dot 5] of 136 boosted patients, 18 [9 center dot 8%; 5 center dot 8-15 center dot 5] of 183 patients who had two vaccine doses vs 277 [ 18 center dot 5%; 16 center dot 5-20 center dot 9] of 1489 unvaccinated patients, p=0 center dot 0001), respiratory sequelae (six [4 center dot 4%; 1 center dot 6-9 center dot 6], 11 [6 center dot 0%; 3 center dot 0-10 center dot 7] vs 148 [9 center dot 9%; 8 center dot 4- 11 center dot 6], p= 0 center dot 030), and prolonged fatigue (three [2 center dot 2%; 0 center dot 1-6 center dot 4], ten [5 center dot 4%; 2 center dot 6-10 center dot 0] vs 115 [7 center dot 7%; 6 center dot 3-9 center dot 3], p=0 center dot 037)

Estrategias de Mejora para la Optimización y Control de Procesos No Lineales Multivariables. Aplicación a la Producción de Biodiesel

El consumo de energía es un hecho inevitable en la humanidad. Sin la energía serían imposibles la luz, la electricidad, la puesta en movimiento del motor de un auto y hasta la vida misma. Sin embargo,cerca del 80% de la energía que se consume en el mundo proviene defuentes no renovables, es decir, de origen fósil y nuclear, lo que genera escasez y encarecimiento de los combustibles fósiles, además del nocivo efecto contaminante de estos. Por lo tanto, es inevitable que en un determinado momento la demanda no pueda ser abastecida y todo elsistema colapse, salvo que se descubran y desarrollen nuevos métodos para obtener dicha energía. Estas son las energías alternativas, las cuales son renovables y menos contaminantes. Dentro de éstas energías, se encuentra el Biodiesel, el cual es un biocombustible proveniente de la biomasa, más específicamente, de aceites vegetales y grasas animales. El proceso por el cual se obtiene, implica un conjunto altamente complejo de reacciones químicas y características de transferencia de calor. La no linealidad inherente a la dinámica de este proceso requiere de algoritmos eficientes para la optimización y control, es allí donde la Ingeniería de Sistemas entra en juego.Esta tesis presenta el desarrollo de estrategias de optimización y control para sistemas no lineales multivariables. En primer lugar se diseña una nueva estrategia de optimización dinámica, la cual está basada en la serie de Fourier para la parametrización de la acción de control. Luego, se diseña una metodología para el seguimiento de los perles óptimos de salida, dicha técnica está basada en álgebra lineal y métodos numéricos. Para compensar las incertidumbres paramétricas y perturbaciones que siempre están presentes en los procesos reales, se ha desarrollado una estrategia basada en la integración del error de seguimiento, la cual se acopla al diseño del controlador original. Las técnicas desarrolladas han sido aplicadas a sistemas ampliamente estudiados, que se emplean para evaluar algoritmos de optimización y control. Finalmente, dichas metodologías se han aplicado al proceso de producción de biodiesel con resultados muy satisfactorios, logrando mejorar de manera eciente el rendimiento del sistema.Fil: Pantano, Maria Nadia. Universidad Nacional de San Juan. Facultad de Ingeniería. Instituto de Ingeniería Química; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentin

Multivariable Control for Tracking Optimal Profiles in a Nonlinear Fed-Batch Bioprocess Integrated with State Estimation

This paper aims to solve the problem of tracking optimal profiles for a nonlinear multivariable fed-batch bioprocess by a simple but efficient closed-loop control technique based on a linear algebra approach. In the proposed methodology, the control actions are obtained by solving a system of linear equations without the need for state transformations. The optimal profiles to follow are directly those corresponding to output desired variables, therefore, estimation of states for nonmeasurable variables is considered by employing a neural networks method. The efficiency of the proposed controller is tested through several simulations, including process disturbances and operation under parametric uncertainty. The optimal controller parameters are selected through the Montecarlo Randomized Algorithm. In addition, proof of convergence to zero of tracking errors is analyzed and included in this article.Fil: Pantano, Maria Nadia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - San Juan; Argentina. Universidad Nacional de San Juan. Facultad de Ingeniería. Instituto de Ingeniería Química; ArgentinaFil: Serrano, Mario Emanuel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - San Juan; Argentina. Universidad Nacional de San Juan. Facultad de Ingeniería. Instituto de Ingeniería Química; ArgentinaFil: Fernández Puchol, María Cecilia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - San Juan; Argentina. Universidad Nacional de San Juan. Facultad de Ingeniería. Instituto de Ingeniería Química; ArgentinaFil: Rossomando, Francisco Guido. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - San Juan. Instituto de Automática. Universidad Nacional de San Juan. Facultad de Ingeniería. Instituto de Automática; ArgentinaFil: Ortiz, Oscar Alberto. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - San Juan; Argentina. Universidad Nacional de San Juan. Facultad de Ingeniería. Instituto de Ingeniería Química; ArgentinaFil: Scaglia, Gustavo Juan Eduardo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - San Juan; Argentina. Universidad Nacional de San Juan. Facultad de Ingeniería. Instituto de Ingeniería Química; Argentin

Additive Uncertainty Consideration for Nonlinear and Multivariable Bioprocess Control

Biological processes are becoming more frequent nowadays due to the wide variety of products obtained from them and their possibility of making environmentally friendly some processes while high standard products are obtained. Nevertheless, controlling them has many difficulties due to their complex dynamic (multivariable and highly nonlinear systems) subject to modeling uncertainties and external disturbances presence. In this paper, two possibilities of improvement for a previously presented technique are proposed. In the first one, an approach based on the error estimation using Newtons backward interpolation is included in the design equations to decrease the uncertainties effect; while in the second one, some tracking error integrators are added in the control action calculation. Alternatives are applied in a bioethanol system, tested under different conditions and compared to show the improvements.Fil: Fernández Puchol, María Cecilia. Universidad Nacional de San Juan. Facultad de Ingeniería. Instituto de Ingeniería Química; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - San Juan; ArgentinaFil: Pantano, Maria Nadia. Universidad Nacional de San Juan. Facultad de Ingeniería. Instituto de Ingeniería Química; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - San Juan; ArgentinaFil: Rodríguez, Leandro. Universidad Nacional de San Juan. Facultad de Ingeniería. Instituto de Ingeniería Química; ArgentinaFil: Scaglia, Gustavo Juan Eduardo. Universidad Nacional de San Juan. Facultad de Ingeniería. Instituto de Ingeniería Química; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - San Juan; Argentin

Evolutionary algorithms and orthogonal basis for dynamic optimization in L2 space for batch biodiesel production

In this work, a novel methodology for the dynamic optimization of biodiesel batch production is developed. Two problem statements are carried out. In the first approach, only the final concentration of biodiesel is optimized. In the second, the signal energy is also considered, which is measured as the integral of the square reactor temperature over the reaction time and represents an indirect way to contemplate the energy employed. The proposed strategy to solve the optimal control problem is based on the Fourier series for the reactor temperature parameterization. The main advantage of this Fourier-based sequential approach over competing methods is that the obtained profiles are smooth and continuous, which is relevant since smoothing techniques are not required for implementation in real systems. Besides, a minimum number of parameters to optimize is required. The process is modeled and simulated in Matlab and Simulink. The results are compared with data reported in the literature. An improvement of over 5% in biodiesel production is achieved without energy contemplation. In the second case, an increase of 3% in the final biodiesel production is achieved with a 10% lower energy, in both cases employing only three parameters.Fil: Pantano, Maria Nadia. Universidad Nacional de San Juan. Facultad de Ingeniería. Instituto de Ingeniería Química; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - San Juan. Instituto de Automática. Universidad Nacional de San Juan. Facultad de Ingeniería. Instituto de Automática; ArgentinaFil: Fernández, M. Cecilia. Universidad Nacional de San Juan. Facultad de Ingeniería. Instituto de Ingeniería Química; ArgentinaFil: Amicarelli, Adriana Natacha. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - San Juan. Instituto de Automática. Universidad Nacional de San Juan. Facultad de Ingeniería. Instituto de Automática; ArgentinaFil: Scaglia, Gustavo Juan Eduardo. Universidad Nacional de San Juan. Facultad de Ingeniería. Instituto de Ingeniería Química; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - San Juan. Instituto de Automática. Universidad Nacional de San Juan. Facultad de Ingeniería. Instituto de Automática; Argentin

Controlador de seguimiento de trayectoria para un bioproceso fed-batch no lineal

El objetivo de este trabajo es desarrollar una técnica de control simple pero eficiente, basada en un enfoque del algebra lineal para el seguimiento de perfiles óptimos de un bioproceso fed-batch, multivariable y no lineal. La metodología propuesta permite, conociendo los estados deseados, encontrar las acciones de control adecuadas mediante la resolución de un sistema de ecuaciones lineales. La principal ventaja es que el error de seguimiento tiende a cero. La eficiencia del controlador propuesto es verificada a través de varias simulaciones. Los parámetros óptimos del controlador se seleccionan mediante un algoritmo de Montecarlo bajo la condición de minimizar un cierto índice de costoThis paper aims to develop a simple but efficient control technique based on a linear algebra approach for tracking optimal profiles of a nonlinear multivariable fed-batch bioprocess. The methodology proposed allows, knowing the desired states, to find the values for the control actions by solving a system of linear equations. Its main advantage is that the condition for the tracking error tends to zero. The efficiency of the proposed controller is tested through several simulations. The optimal controller parameters are selected through Montecarlo Randomized Algorithm in order to minimize a cost index.Fil: Pantano, Maria Nadia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - San Juan; Argentina. Universidad Nacional de San Juan. Facultad de Ingeniería. Instituto de Ingeniería Química; ArgentinaFil: Naval Fernández, Maria Cecilia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - San Juan; Argentina. Universidad Nacional de San Juan. Facultad de Ingeniería. Instituto de Ingeniería Química; ArgentinaFil: Serrano, Mario Emanuel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - San Juan; Argentina. Universidad Nacional de San Juan. Facultad de Ingeniería. Instituto de Ingeniería Química; ArgentinaFil: Scaglia, Gustavo Juan Eduardo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - San Juan; Argentina. Universidad Nacional de San Juan. Facultad de Ingeniería. Instituto de Ingeniería Química; ArgentinaFil: Ortiz, Oscar Alberto. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - San Juan; Argentina. Universidad Nacional de San Juan. Facultad de Ingeniería. Instituto de Ingeniería Química; Argentin