Metodología para la Obtención de Modelos Semifísicos de Base Fenomenológica Aplicada a una Sulfitadora de Jugo de Caña de Azúcar

ResumenEn este trabajo se presentan los Modelos Semifísicos de Base Fenomenológica (MSBF) como herramienta útil en el diseño, control y optimización de procesos químicos y biotecnológicos. Se realiza una descripción detallada de un método para la obtención de MSBF a partir del conocimiento y principios básicos de los procesos: balances de materia, energía y cantidad de movimiento, así como el principio de gradiente para obtener ecuaciones constitutivas. Se aplica el procedimiento descrito a la etapa de clarificación de un ingenio azucarero. En particular, se modela la torre de sulfitación de dicha etapa. El modelo se contrasta con el comportamiento de una sulfitadora real a través de simulación

Robust integrated design of processes with terminal penalty model predictive controllers

[EN] In this work, a novel methodology for the Integrated Design (ID) of processes with linear Model Predictive Control (MPC) is addressed, providing simultaneously the plant dimensions, the control system parameters and a steady state working point. The MPC chosen operates over infinite horizon in order to guarantee stability and it is implemented with a terminal penalty. The ID methodology considers norm based indexes for controllability, as well as robust performance conditions by using a multi-model approach. Mathematically, the ID is stated as a multiobjective nonlinear constrained optimization problem, tackled in different ways. Particularly, objective functions include investment, operating costs, and dynamical indexes based on the weighted sum of some norms of different closed loop transfer functions of the system. The paper illustrates the application of the proposed methodology with the ID of the activated sludge process of a wastewater treatment plant (WWTP).[ES] Este trabajo aborda una nueva metodología para el Diseño Integrado (ID) de procesos con Control Predictivo Modelo (MPC) lineal, que proporciona simultáneamente las dimensiones de la planta, los parámetros del sistema de control y un punto de trabajo en estado estacionario. El MPC elegido opera sobre horizonte infinito para garantizar la estabilidad. La metodología de ID considera los índices basados en la norma para la controlabilidad, así como las robustas condiciones de rendimiento mediante el uso de un enfoque multi-modelo. Matemáticamente, la ID se declara como un problema de optimización no lineal multiobjetivo restringido, abordado de diferentes maneras. Particularmente, las funciones objetivas incluyen inversión, costos de operación e índices dinámicos basados en la suma ponderada de algunas normas de diferentes funciones de transferencia en bucle cerrado del sistema. El trabajo ilustra la aplicación de la metodología propuesta con el ID del proceso de lodos activados de una planta de tratamiento de aguas residuales (EDAR)

Integrating dynamic economic optimization and nonlinear closed-loop GPC: Application to a WWTP

Producción CientíficaIn this paper, a technique that integrates methods of dynamic economic optimization and real-time control by including economic model predictive control and closed-loop predictive control has been developed, using a two-layer structure. The upper layer, which consists of an economic nonlinear MPC (NMPC), makes use of the updated state information to optimize some economic cost indices and calculates in real time the economically optimal trajectories for the process states. The lower layer uses a closed-loop nonlinear GPC (NCLGPC) to calculate the control actions that allow for the outputs of the process to follow the trajectories received from the upper layer. This paper also includes the theoretical demonstration proving that the deviation between the state of the closed-loop system and the economically time varying trajectory provided by the upper layer is bounded, thus guaranteeing stability. The proposed approach is based on the use of nonlinear models to describe all the relevant process dynamics and cover a wide operating range, providing accurate predictions and guaranteeing the performance of the control systems. In particular, the methodology is implemented in the N-Removal process of a WWTP and the results demonstrate that the method is effective and can be used profitably in practical cases such as the chemical, refinery and petrochemical process industries.Ministerio de Economía y Competitividad - (project DPI2015- 67341C21R)Junta de Castilla y Leon y Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER) - (grants CLU 2017-09 and UIC 233

Model predictive control for the self-optimized operation in wastewater treatment plant : analysis of dynamic issues

[EN] This paper describes a procedure to find the best controlled variables in an economic sense for the activated sludge process in a wastewater treatment plant, despite the large load disturbances. A novel dynamic analysis of the closed loop control of these variables has been performed, considering a nonlinear model predictive controller (NMPC) and a particular distributed NMPC-PI control structure where the PI is devoted to control the process active constraints and the NMPC the self-optimizing variables. The well-known self-optimizing control methodology has been applied, considering the most important measurements of the process. This methodology provides the optimum combination of measurements to keep constant with minimum economic loss. In order to avoid non feasible dynamic operation, a preselection of the measurements has been performed, based on the nonlinear model of the process and evaluating the possibility of keeping their values constant in the presence of typical disturbances.[ES] Este trabajo describe un procedimiento eficiente para encontrar las mejores variables para el proceso de lodos activados en una planta de tratamiento de aguas residuales, a pesar de las grandes perturbaciones de carga. Se ha realizado un nuevo análisis dinámico del control en bucle cerrado de estas variables, considerando un controlador predictivo de modelo no lineal (NMPC) y una estructura de control NMPC-PI distribuida. Se ha aplicado la conocida metodología de control de auto-optimización, considerando las mediciones más importantes del proceso. Esta metodología proporciona la combinación óptima de mediciones para mantener constante con pérdidas económicas mínimas. Para evitar un funcionamiento dinámico no factible, se ha realizado una preselección de las mediciones, basándose en el modelo no lineal del proceso y evaluando la posibilidad de mantener constantes sus valores en presencia de perturbaciones típicas

Integration of the FMBPC strategy in a Closed-Loop Predictive Control structure. Application to the control of activated sludge

[ES] En este trabajo se aborda la integración de dos métodos o estrategias de Control Predictivo basado en Modelos, a saber: Control Predictivo basado en Modelos Borrosos (FMBPC) y Control Predictivo en Lazo Cerrado (CLP MPC). La primera de estas estrategias utiliza principios de Control Predictivo Funcional (PFC) y está enmarcada, al mismo tiempo, en el ámbito del Control Inteligente (IC). La integración tiene como principal objetivo proporcionar a la estrategia de control no lineal FMBPC un procedimiento de optimización que permita el manejo automático de restricciones en la variable de control. La solución propuesta consiste en hacer uso de una estructura complementaria de tipo CLP MPC para determinar mediante optimización, en cada instante de muestreo, los valores óptimos de un cierto término aditivo, a sumar a la ley de control FMBPC, de tal modo que se satisfagan las restricciones. El modelo de predicciones y la ley de control base necesarios para realizar los cálculos en la estructura CLP MPC son proporcionados por la estrategia FMBPC. La estrategia mixta FMBPC/CLP propuesta ha sido validada, en simulación, aplicándola al control de fangos activados en plantas de tratamiento de aguas residuales (EDAR), poniendo el foco en la imposición de restricciones a la acción de control. Los resultados obtenidos son satisfactorios, observando un buen rendimiento del algoritmo de control diseñado, al tiempo que se garantiza tanto la satisfacción de las restricciones, que era el principal objetivo, como la estabilidad del sistema en lazo cerrado.[EN] This work addresses the integration of two methods or strategies of Model-Based Predictive Control, namely: Fuzzy Model-Based Predictive Control (FMBPC) and Closed-Loop Predictive Control (CLP-MPC). The first of these strategies uses principles of Predictive Functional Control (PFC) and is framed, at the same time, in the field of Intelligent Control (IC). The main objective of the integration is to provide to the FMBPC nonlinear control strategy an optimization procedure that allows the automatic handling of constraints in the control variable. The proposed solution consists of making use of a complementary structure of the CLP-MPC type to determine by optimization, at each sampling instant, the optimal values of a certain additive term, to be added to the FMBPC control law, in such a way that they are satisfied the constraints. The prediction model and base control law necessary to perform the calculations on the CLP-MPC structure are provided by the FMBPC strategy. The proposed FMBPC/CLP mixed strategy has been validated, in simulation, applying it to the control of activated sludge processes in wastewater treatment plants (WWTP), focusing on the imposition of constraints on the control action. The results obtained are satisfactory, observing a good performance of the designed control algorithm, while guaranteeing both the satisfaction of the constraints, which was the main objective, and the stability of the closed-loop system.Este trabajo contó con el apoyo económico del Gobierno de España a través del proyecto MICINN PID2019-105434RB-C31 y de la Fundación Samuel Solórzano a través del proyecto FS / 20-2019.Vallejo, PM.; Vega, P. (2021). Integración de la estrategia FMBPC en una estructura de control predictivo en lazo cerrado. Aplicación al control de fangos activados. Revista Iberoamericana de Automática e Informática industrial. 19(1):13-26. https://doi.org/10.4995/riai.2021.15793OJS1326191Adetola, V., & Guay, M., 2010. 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Hierarchical distributed model predictive control based on fuzzy negotiation

This work presents a hierarchical distributed model predictive control approach for multiple agents with cooperative negotiations based on fuzzy inference. Specifically, a fuzzy-based two-layer control architecture is proposed. In the lower control layer, there are pairwise negotiations between agents according to the couplings and the communication network. The resulting pairwise control sequences are sent to a coordinator in the upper control layer, which merges them to compute the final ones. Furthermore, conditions to guarantee feasibility and stability in the closed-loop system are provided. The proposed control algorithm has been tested on an eightcoupled tank plant via simulation

Control predictivo fuzzy con aplicación a la depuración biológica de fangos activados

[Resumen] El trabajo que aquí se presenta se sitúa en el ámbito del control predictivo no lineal, tomando como base de las predicciones un modelo fuzzy del proceso (FMBPC), obtenido mediante identificación a partir de datos de entrada y salida. En nuestro caso, siguiendo una línea particular introducida previamente por otros autores, tal modelo es tratado adecuadamente para poder expresarlo en forma de ecuaciones de estado, más comprensibles y manejables. Y utilizando estas ecuaciones para el cálculo de las predicciones, junto con la restricción del seguimiento de una trayectoria de referencia, se deducirá una expresión analítica expresa para la ley de control. El enfoque elegido reúne dos posibles ventajas, según diversos autores: la idoneidad de los esquemas de control predictivo basados en modelos fuzzy para controlar procesos con una dinámica fuertemente no lineal, por un lado, y la claridad y concreción del procedimiento numérico de obtención de la ley de control predictivo de una manera analítica, frente a los procedimientos basados en optimización. En este artículo se estudia la aplicación de esta estrategia al control de un proceso biológico de depuración de fangos activados, un proceso fuertemente no lineal y multivariable, realizando diversos experimentos de control predictivo basado en modelos fuzzy (FMBPC), mediante simulación.Ministerio de Economía y Competitividad; DPI2015-67341-C02-0

Transductive-Weighted Neuro-fuzzy Inference System for Tool Wear Prediction in a Turning Process

This paper presents the application to the modeling of a novel technique of artificial intelligence. Through a transductive learning process, a neuro-fuzzy inference system enables to create a different model for each input to the system at issue. The model was created from a given number of known data with similar features to data input. The sum of these individual models yields greater accuracy to the general model because it takes into account the particularities of each input. To demonstrate the benefits of this kind of modeling, this system is applied to the tool wear modeling for turning process.This work was supported by DPI2008-01978 COGNETCON and CIT-420000-2008-13 NANOCUT-INT projects of the Spanish Ministry of Science and Innovation.Peer reviewe

Integrated design and control of chemical processes : Part II: an illustrative example

[EN] In this paper, the integrated design paradigm is illustrated with several examples taken from the wide range of methodologies developed in last decades and presented in the first article of this series [Part 1]. The techniques included here belong to the category of simultaneous design and control in an optimization framework, and they have been developed by the authors’ research group and applied to the simultaneous process and control system design of the activated sludge process in a wastewater treatment plant (WWTP). In the present article, new aspects and results of those methodologies are presented for further understanding. The scope of the problem considers both a fixed plant layout and the plant structure selection by defining a simple superstructure. The control strategy chosen is a linear Model Predictive Controller (MPC) with terminal penalty in order to guarantee stability. As for the evaluation of the controllability, norm based indexes have been considered, and a multi-model approach to represent the uncertainty and assure robustness. The formulation of the optimization problem can be stated either as a multiobjective one considering costs and controllability, or as monoobjective adding some controllability constraints. Several strategies for solving the optimization problem are presented, mixing stochastic and deterministic methods, and genetic algorithms.[ES] En este artículo, el paradigma de diseño integrado se ilustra con varios ejemplos tomados de la amplia gama de metodologías desarrolladas en las últimas décadas y presentadas en el primer artículo de esta serie. Las técnicas utilizadas pertenecen a la categoría de diseño y control simultáneo en un marco de optimización siendo desarrolladas por el grupo de investigación de los autores y aplicadas al diseño simultáneo de procesos y sistemas de control del proceso de lodos activados en una planta de tratamiento de aguas residuales. El alcance del problema considera tanto una disposición fija de la planta como la selección de la estructura de la planta definiendo una superestructura simple. La estrategia de control elegida es un controlador predictivo modelo lineal (MPC). En cuanto a la evaluación de la controlabilidad, se han considerado índices basados en normas, y un enfoque multi-modelo para representar la incertidumbre y asegurar robustez. La formulación del problema de optimización se puede plantear bien como un objetivo multiobjetivo que considera costos y controlabilidad, o como monoobjetivo que añade algunas restricciones de controlabilidad. Se presentan varias estrategias para resolver el problema de optimización, mezclando métodos estocásticos y determinísticos, y algoritmos genéticos

Integration of set point optimization techniques into nonlinear MPC for Improving the operation of WWTPs

[EN] Optimization and control strategies are necessary to keep wastewater treatment plants (WWTPs) operating in the best possible conditions, maximizing effluent quality with the minimum consumption of energy. In this work, a benchmarking of different hierarchical control structures for WWTPs that combines static and dynamic Real Time Optimization (RTO) and non linear model predictive control (NMPC) is presented. The objective is to evaluate the enhancement of the operation in terms of economics and effluent quality that can be achieved when introducing NMPC technologies in the distinct levels of the multilayer structure. Three multilayer hierarchical structures are evaluated and compared for the N-Removal process considering the short term and long term operation in a rain weather scenario. A reduction in the operation costs of approximately 20% with a satisfactory compromise to Effluent Quality is achieved with the application of these control scheme.[ES] Las estrategias de optimización y control son necesarias para que las plantas de tratamiento de aguas residuales funcionen en las mejores condiciones posibles, maximizando la calidad de los efluentes con el mínimo consumo de energía. En este trabajo, se presenta un benchmarking de diferentes estructuras de control jerárquico para WWTP que combina Optimización en tiempo real estática y dinámica (RTO) y control predictivo modelo no lineal (NMPC). El objetivo es evaluar la mejora de la operación en términos de economía y calidad del efluente que se puede lograr al introducir las tecnologías NMPC en los distintos niveles de la estructura multicapa. Se evalúan y comparan tres estructuras jerárquicas multicapa para el proceso considerando la operación a corto y largo plazo en un escenario de lluvia. Con la aplicación de este esquema de control se logra una reducción de los costos de operación de aproximadamente el 20% con un compromiso satisfactorio a la calidad del efluente