En el presente trabajo, estudiaremos el problema de optimización de dividendos para una compañía de seguros cuya reserva de efectivo y la tasa de interés de descuento son modelados por procesos de difusión con los coeficientes de la tendencia y la volatilidad dependiendo del régimen económico externo (condiciones macroeconómicas). Este cambio de régimen está modelado por una cadena de Markov observable de estados finitos. El objetivo es encontrar un esquema de distribución de dividendos que maximice el valor esperado de los dividendos acumulados descontados hasta el tiempo de ruina. Consideramos dos escenarios: (I) Cuando el proceso de dividendos tiene una tasa y esta es uniformemente acotada. En este caso, probaremos un Teorema de verificación que indica que la soluci´on de la ecuación Hamilton-Jacobi-Bellman correspondiente coincide con la función de valor asociada a nuestro problema y que bajo ciertas condiciones una estrategia óptima existe. Además, encontraremos una forma explícita de una estrategia óptima, en el caso de dos regímenes. Esta estrategia consiste en que la compañía pagar´a dividendos con la tasa máxima siempre y cuando el proceso de reservas después de pagar dividendos sea igual o mayor a algunos niveles críticos (barreras) y no pagar nada cuando se encuentre por debajo de estas barreras. (II) En general, cuando el proceso de dividendos es solo cadlag. En este caso, obtenemos una cota superior para la función de valor asociada a nuestro problema. Adema´s, a partir de los resultados obtenidos en la literatura existente en problemas similares y de los resultados obtenidos en el presente trabajo conjeturamos una posible forma de la estrategia óptima. / In the present work, we will study the dividend optimization problem for an insurance entity whose cash surplus process and the discounting interest rate are modeled by diffusion processes with drift and volatility coefficients dependent on the extern economic regime (macroeconomic conditions). This regime switching is modeled by an observable finite-sate Markov chain. The aim is to find a dividend distribution policy that maximizes the expected total discounted amount of dividend payments up to bankruptcy. We consider two situations: (I) When the dividend process has a rate and this is uniformly bounded. In this case, we will prove a verification Theorem which indicates that the solution of the Hamilton-Jacobi-Bellman equation corresponding coincides with the value function associated with our problem and that under certain conditions an optimal strategy exists. Also, we will find an explicit form for optimal dividend strategy, in the case of two regimenes. This consists in that the company will pay out dividends at the maximun rate as long as the reserve process after the payment of pay dividends is bigger than or equal to than some critical levels (barriers) and do not pay dividends when is below these barriers. (II) In general, when the dividends process is cadlag only. In this case, we get an upper bound for the value function associated with our problem. Also, from the results obtained in the existing literature in similar problems and the results obtained in the present work, we conjecture a possible form of an optimal strategy. / Tesis

[ES] Para cumplir los límites de emisiones impuestos por los gobiernos y reducir el impacto negativo en el medio ambiente, el uso de sistemas de postratamiento (ATS) se ha convertido en algo esencial para los motores de combustión interna. Los ATS en los trenes motrices están planteados para lograr una alta eficiencia de reducción de contaminantes en las condiciones de funcionamiento diseñadas, para lo cual el sistema de control necesita conocer el nivel de desgaste del catalizador, así como confiar en la información de retroalimentación de los subsistemas de los ATS. Además, es posible aumentar la capacidad de reducción de contaminantes de los catalizadores mediante estrategias de control inteligentes. Ante este escenario, esta tesis pretende aplicar técnicas de monitorización y diagnóstico para garantizar el pleno funcionamiento del ATS, y estrategias de control óptimo para mejorar la reducción de las emisiones de NOx con bajo consumo y deslizamiento de NH3. Para lograr este objetivo, se han planteado dos caminos: ¿ Desarrollo de modelos de alta precisión para la predicción de las emisiones de NOx y NH3 acoplados a un algoritmo de fusión de datos, siendo aplicados para diagnosticar el sistema en dos enfoques específicos: detección del nivel de fallo de inyección de amoníaco en el ATS y estimación del estado de envejecimiento del catalizador del ASC. ¿ Uso de modelos físicos orientados al control para mejorar la estrategia de inyección de amoníaco. Se optimizaron dos escenarios, primero, un enfoque de referencia para la optimización off-line conociendo de antemano el ciclo de conducción, logrando así la máxima capacidad del sistema para reducir los NOx con el mínimo consumo de NH3. En segundo lugar, la optimización on-line mediante la técnica de control predictivo de modelos (MPC) con el objetivo de conseguir la máxima reducción de NOx con un deslizamiento de NH3 aguas abajo del catalizador ASC inferior a un límite preestablecido. Todos los modelos desarrollados y los enfoques propuestos se implementaron en un banco de pruebas totalmente instrumentado y se validaron experimentalmente, alcanzando resultados satisfactorios en ambos enfoques, diagnóstico y control. / [CAT] Per a complir els límits d'emissions imposats pels governs i reduir l'impacte negatiu en el medi ambient, l'ús de sistemes de posttractament (ATS) s'ha convertit en una cosa essencial per als motors de combustió interna. Els ATS als trens motrius estan plantejats per a aconseguir una alta eficiència de reducció de contaminants en les condicions de funcionament dissenyades, per a això el sistema de control necessita conéixer el nivell de desgast del catalitzador, així com confiar en la informació de retroalimentació dels subsistemes dels ATS. A més, és possible augmentar la capacitat de reducció de contaminants dels catalitzadors mitjançant estratègies de control intel·ligents. Davant aquest escenari, aquesta tesi pretén aplicar tècniques de monitoratge i diagnòstic per a garantir el ple funcionament de l'ATS, i estratègies de control òptim per a millorar la reducció de les emissions de NOx amb baix consum i lliscament de NH3. Per a aconseguir aquest objectiu, s'han plantejat dos camins: ¿ Desenvolupament de models d'alta precisió per a la predicció de les emissions de NOx i NH3 acoblats a un algorisme de fusió de dades, sent aplicats per a diagnosticar el sistema en dos enfocaments específics: detecció del nivell de fallada d'injecció d'amoníac en l'ATS i estimació de l'estat d'envelliment del catalitzador del ASC. ¿ Ús de models físics orientats al control per a millorar l'estratègia d'injecció d'amoníac. Es van optimitzar dos escenaris, primer, un enfocament de referència per a l'optimització off-line coneixent per endavant el cicle de conducció, aconseguint així la màxima capacitat del sistema per a reduir els NOx amb el mínim consum de NH3. En segon lloc, l'optimització en línia mitjançant la tècnica de control predictiu de models (MPC) amb l'objectiu d'aconseguir la màxima reducció de NOx amb un lliscament de NH3 aigües avall del catalitzador ASC inferior a un límit preestablit. Tots els models desenvolupats i els enfocaments proposats es van implementar en un banc de proves totalment instrumentat i es van validar experimentalment, aconseguint resultats satisfactoris en tots dos enfocaments, diagnòstic i control. / [EN] To meet the emission limits imposed by governments and reduce the negative outcome on the environment, the use of after-treatment systems (ATS) has become essential for internal combustion engines. The ATS in powertrains are devised to achieve high pollutant abatement efficiency under the design operating conditions, for which the control system needs to know the catalyst wear level as well as to rely on feedback information from the ATS subsystems. Furthermore, it is possible to increase the pollutant reduction capacity of catalysts through intelligent control strategies. Looking at this scenario, this thesis intends to apply techniques of monitoring and diagnosis to guarantee the full operation of the ATS, and optimal control strategies to improve the reduction of NOx emissions with low NH3 consumption and slip. To this aim, two paths were outlined: ¿ Development of high accuracy models for the prediction of NOx and NH3 emissions coupled with a data fusion algorithm, being applied to diagnose the system in two specific approaches: detection of the ammonia injection failure level in the ATS and estimation of the ASC catalyst ageing state. ¿ Use of physical control-oriented models to improve the ammonia injection strategy. Two scenarios were optimized, firstly a benchmark approach for off-line optimization knowing in advance the driving cycle, thus achieving the maximum capacity of the system to reduce NOx with minimum NH3 consumption. Secondly, on-line optimization through the model predictive control (MPC) technique aiming the maximum NOx abatement with NH3 slip downstream the ASC catalyst below a pre-established threshold. All developed models and proposed approaches were implemented in a fully instrumented test bench and experimentally validated, reaching satisfactory results in both approaches, diagnosis and control. / Nakaema Aronis, A. (2023). Control and Diagnosis of a SCR-ASC After-Treatment System for NOx and NH3 Emission Reduction Under Real Driving Conditions and Potential System Failure [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/192476

[ES] La necesidad de mejorar el consumo de combustible y las emisiones de los sistemas propulsivos de automoción en condiciones reales de conducción es la base de esta tesis. Para ello, se exploran dos ejes: En primer lugar, el control de los sistemas de propulsión. El estado del arte de control en los sistemas propulsivos de automoción se basa en gran medida en el uso de técnicas de optimización que buscan las leyes de control que minimizan una función de coste en un conjunto de condiciones de operación denidas a priori. Estas leyes se almacenan en las ECUs de producción en forma de mapas de calibración de los diferentes actuadores del motor. Las incertidumbres asociadas al conjunto limitado de condiciones en el proceso de calibración dan lugar a un funcionamiento subóptimo del sistema de propulsión en condiciones de conducción real. Por lo tanto, en este trabajo se proponen métodos de control adaptativo que optimicen la gestión de la planta propulsiva a las condiciones esperadas de funcionamiento para un usuario y un caso determinado en lugar de a un conjunto genérico de condiciones. El segundo eje se reere a optimizar, en lugar de los parámetros de control del sistema propulsivo, la demanda de potencia de este, introduciendo al propio conductor en el bucle de control, sugiriéndole las acciones a tomar. En particular, este segundo eje se reere al control de la velocidad del vehículo (conocido popularmente como Eco-Driving en la literatura) en condiciones reales de conducción. Se proponen sistemas de aviso en tiempo real al conductor acerca de la velocidad óptima para minimizar el consumo del vehículo. Los métodos de control desarrollados para cada aplicación se describen en detalle en la tesis y se muestran ensayos experimentales de validación en los casos de estudio diseñados. Ambos ejes representan un problema de control óptimo, denido por un sistema dinámico, unas restricciones a cumplir y un coste a minimizar, en este sentido las herramientas desarrolladas en la tesis son comunes a los dos ejes: Un modelo de vehículo, una herramienta de predicción del ciclo de conducción y métodos de control óptimo (Programación Dinámica, Principio Mínimo de Pontryagin y Estrategia de Consumo Equivalente Mínimo). Dependiendo de la aplicación, los métodos desarrollados se implementaron en varios entornos experimentales: un motor térmico en sala de ensayos simulando el resto del vehículo, incluyendo el resto del sistema de propulsión híbrido y en un vehículo real. Los resultados muestran mejoras signicativas en el rendimiento del sistema de propulsión en términos de ahorro de combustible y emisiones en comparación con los métodos empleados en el estado del arte actual. / [CA] La necessitat de millorar el consum de combustible i les emissions dels sistemes propulsius d'automoció en condicions reals de conducció és la base d'aquesta tesi. Per a això, s'exploren dos eixos: En primer lloc, el control dels sistemes de propulsió. L'estat de l'art de control en els sistemes propulsius d'automoció es basa en gran manera en l'ús de tècniques d'optimització que busquen les lleis de control que minimitzen una funció de cost en un conjunt de condicions d'operació denides a priori. Aquestes lleis s'emmagatzemen en les Ecus de producció en forma de mapes de calibratge dels diferents actuadors del motor. Les incerteses associades al conjunt limitat de condicions en el procés de calibratge donen lloc a un funcionament subòptim del sistema de propulsió en condicions de conducció real. Per tant, en aquest treball es proposen mètodes de control adaptatiu que optimitzen la gestió de la planta propulsiva a les condicions esperades de funcionament per a un usuari i un cas determinat en lloc d'un conjunt genèric de condicions. El segon eix es refereix a optimitzar, en lloc dels paràmetres de control del sistema propulsiu, la demanda de potència d'aquest, introduint al propi conductor en el bucle de control, suggerint-li les accions a prendre. En particular, aquest segon eix es refereix al control de la velocitat del vehicle (conegut popularment com Eco-*Driving en la literatura) en condicions reals de conducció. Es proposen sistemes d'avís en temps real al conductor sobre la velocitat òptima per a minimitzar el consum del vehicle. Els mètodes de control desenvolupats per a cada aplicació es descriuen detalladament en la tesi i es mostren assajos experimentals de validació en els casos d'estudi dissenyats. Tots dos eixos representen un problema de control òptim, denit per un sistema dinàmic, unes restriccions a complir i un cost a minimitzar, en aquest sentit les eines desenvolupades en la tesi són comunes als dos eixos: Un model de vehicle, una eina de predicció del cicle de conducció i mètodes de control òptim (Programació Dinàmica, Principi Mínim de *Pontryagin i Estratègia de Consum Equivalent Mínim). Depenent de l'aplicació, els mètodes desenvolupats es van implementar en diversos entorns experimentals: un motor tèrmic en sala d'assajos simulant la resta del vehicle, incloent la resta del sistema de propulsió híbrid i en un vehicle real. Els resultats mostren millores signicatives en el rendiment del sistema de propulsió en termes d'estalvi de combustible i emissions en comparació amb els mètodes emprats en l'estat de l'art actual. / [EN] The need of improving the real-world fuel consumption and emission of automotive applications is the basis of this thesis. To this end, two verticals are explored: First is the online control of the powertrain systems. In state-of-the-art Optimal Control techniques (such as Dyanmic Programming, Pontryagins Minimum Principle, etc...) are extensively used to formulate the optimal control laws. These laws are stored in the production ECUs in the form of feedforward calibration maps. The unaccounted uncertainities related to the real-world during the powertrain calibration result in suboptimal operations of the powertrain in actual driving. Therefore, adaptive control methods are proposed in this work which, optimise the energy management of the conventional and the HEV powertrain control on real driving mission. The second vertical is regarding the vehicle speed control (popularly known as Eco-Driving in the literature) methods in real driving condition. In particular, speed advisory systems are proposed for real time application on a vehicle. The control methods developed for each application are described in details with their verication and validation on the designed case studies. Apart from the developed control methods, there are three tools that were developed and used at various stages of this thesis: A vehicle model, A driving cycle prediction tool and optimal control methods (dynamic programming, PMP and ECMS). Depending on the application, the developed methods were implemented on the Hardware-In-Loop Internal Combustion Engine testing setup or on a real vehicle. The results show signicant improvements in the performance of the powertrain in terms of fuel economy and emissions in comparison to the state-of-the-art methods. / Pandey, V. (2021). Online Control of Automotive systems for improved Real-World Performance [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/173716