The aim of this master thesis is to design a control system based on model predictive control (MPC) with sensor data fusion for obstacle avoidance. Since the amount of obtained data is larger due to multiple sensors, the required sampling time has to be larger enough in comparison with the calculation time of the optimal problem. Then it is proposed a simplification of the mobile robot model in order to reduce this optimization time. The sensor data fusion technique uses the range information of a laser scanner and the data of a mono-camera acquired from image processing techniques. In image processing different detection algorithms are proposed such as shape and color detection. Therefore an estimation of the obstacles dimension and distance is explained obtaining accurate results. Finally a data fusion for obstacle determination is developed in order to use this information in the optimization control problem as a path constraint. The obtained results show the mobile robot behavior in trajectories tracking and obstacle avoidance problems by comparing two different sampling times. It is concluded that the mobile robot reaches the final desired position while avoiding the detected obstacles along the trajectory. / Ziel dieser Masterarbeit ist, einen Steuerungsentwurf auf Basis der modellprädiktiven Regelung (MPC) mit Sensordatenfusion und zur Hindernisvermeidung. Da die Menge der erhaltenen Daten aufgrund mehrerer Sensoren größer ist, muss die erforderliche Abtastzeit im Vergleich zur Rechenzeit des optimalen Problems größer sein. In der Arbeit wird eine Vereinfachung des mobilen Robotermodells vorgeschlagen, um diese Optimierungszeit zu reduzieren. Die Sensordaten-Fusionstechnik verwendet die Bereichsinformation eines Laserscanners und die Daten einer Monokamera, die durch Bildverarbeitungstechniken gewonnen werden. Bei der Bildverarbeitung werden verschiedene Erfassungsalgorithmen vorgeschlagen, wie z. B. Muster- und Farbdetektion. Eine Schätzung der Hindernisdimension und -distanz wird erklärt, um genaue Ergebnisse zu erzielen. Schließlich wird eine Datenfusion zur Hindernisbestimmung entwickelt, um diese Information im Optimalsteuerungsproblem als Pfadbeschränkung zu nutzen. Die erzielten Ergebnisse zeigen das Verhalten des mobilen Roboters bei Trajektorienverfolgungsund Hindernisvermeidungsproblemen, indem zwei verschiedene Abtastzeiten verglichen werden. Es wird gefolgert, dass der mobile Roboter die endgültige gewünschte Position erreicht, während die erkannten Hindernisse entlang der Trajektorie vermieden werden. / Tesis

Todas las etapas de una planta de procesamiento de minerales tienen un gran impacto en el uso energético como en la naturaleza. Teniendo claro cada etapa del proceso, permitirán tomar las medidas de control y el uso de las nuevas tecnologías a fin de optimizar el uso de recursos reduciendo los tiempos de producción, costos en el uso de explosivos, reactivos, traslado de mineral y finalmente reducir el impacto sobre el medio ambiente. El proceso de flotación es el método de concentración de minerales metálicos que permite extraer y separar los minerales valiosos de la ganga a través de la diferencia de propiedades superficiales, es en esta etapa del proceso donde realmente se da la recuperación del mineral valioso después de la extracción, chancado y trituración a cierto tamaño de partícula. Es a través de la utilización de las celdas de flotación donde se recupera el mineral valioso. Lograr controlar eficientemente el nivel de pulpa de las celdas de flotación permitirá optimizar el proceso de flotación y reducir el arrastre de partículas no valiosas mediante el rechazo a las perturbaciones de proceso debido a la mineralogía, cambios de flujo de alimentación, interacciones entre celda y celda entre otros, por lo tanto, se tiene por objetivo fundamental desarrollar un sistema de control predictivo generalizado multivariable que cumpla con esta tarea. Partiremos con la toma de datos en un banco de celdas rougher-scavenger de una planta de concentración de minerales con el propósito de obtener un modelo matemático (un modelo por cada celda) mediante la metodología de identificación de sistemas que permita describir el modelo de proceso de cada una de ellas. Con los modelos de proceso se diseñará el controlador predictivo generalizado multivariable basado en un modelo que permitirá controlar los niveles de un banco de celdas. Para controlar los niveles de forma eficiente se realizará la sintonía del controlador multivariable y se comparará con la estrategia de control actual que manejan las celdas que es el controlador PID. De las pruebas realizadas, bajo los mismos parámetros de diseño de los controladores PID, se evidenció que el controlador predictivo presenta una ligera ventaja, pero a medida que se presentaron cambios en las perturbaciones y el modelo de proceso (situación común en el ambiente industrial) la eficiencia sobre el controlador PID es muy marcada. Finalmente, como parte de una solución en el campo industrial se presenta la propuesta de implementación que consiste en la instalación de dos servidores, uno que permite la conectividad con el sistema de control distribuido y otro donde se desarrollará la lógica de control del controlador predictivo generalizado multivariable. / Tesis

El Control Predictivo Basado en Modelos (CPBM) optimiza un índice que incorpora un parámetro de penalización para las acciones de control lambda, con el fin de que no sean demasiado bruscas, a la vez que se mejora la robustez del sistema. El principal inconveniente radica en que el sintonizado de lambda se suele regir por criterios empíricos, y poco orientados a la mejora de la robustez. De entre las diferentes técnicas de mejora de la robustez en CPBM se destaca la optimización Min-Max de las especificaciones, donde se resuelve el problema de optimización para el peor modelo en una región acotada. Desde otro punto de vista, el principio de mínimos cuadrados está presente en numerosas teorías de identificación y control. De hecho el CPBM se puede plantear como un problema de mínimos cuadrados. Su principal inconveniente radica en que es sensible a los errores en los datos (mal condicionamiento), lo cual se puede mejorar regularizando el problema mediante el parámetro de regularización lambda ajustado empíricamente (análogo al parámetro lambda de penalización del esfuerzo de control en CPBM). La técnica BDU (Bounded Data Uncertainties) es una técnica de regularización de problemas de mínimos cuadrados, originalmente desarrollada para problemas de estimación, y poco usada en control, salvo el controlador lineal cuadrático (LQR) con horizonte de predicción finito considerando incertidumbre paramétrica. Dicha técnica diseña el parámetro de regularización lambda teniendo en cuenta la cota de la incertidumbre presente en el sistema y plantea el problema como una optimización Min-Max. Por lo tanto se puede establecer la analogía con el problema Min-Max de CPBM robusto, así el objetivo principal de la tesis consiste en usar la técnica BDU para sintonizar lambda de modo guiado y con el fin de mejorar la robustez del sistema. Otro objetivo adicional es asegurar la estabilidad. Por tanto, se pretende plantear un LQR robusto y estable, denominado LQR-BDU, robusto por usar / Ramos Fernández, C. (2007). Control predictivo basado en modelos (CPBM) robusto con BDU [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/1844

En esta tesis doctoral se aborda el problema del control predictivo sujeto a restricciones definidas como la unión no convexa de varios poliedros. Los controladores propuestos son de utilidad, por un lado, para procesos que presentan de manera natural restricciones de dicha forma y, por otra parte, como una alternativa al control predictivo no lineal cuando períodos de muestreo bajos no permiten la aplicación de programación no lineal. En los primeros capítulos del trabajo se demuestra la existencia de una solución explícita a los problemas de optimización que aparecen al plantear este tipo de controladores predictivos. Dicha solución es afín a tramos definidos mediante desigualdades lineales y cuadráticas. Se introducen dos metodologías diferentes para la obtención de esta solución explícita: la metodología de intersección, división y unión y la de la envolvente convexa. La primera de estas metodologías se basa en formular subproblemas con las restricciones convexas cuya unión forma las restricciones originales y obtener la solución explícita del problema original a partir de las soluciones de dichos subproblemas. La segunda metodología planteada se basa en el cálculo de la envolvente convexa de los conjuntos de restricciones y la obtención de la solución explícita del problema convexo definido por estas nuevas restricciones. Se demuestra como parte de las regiones de la solución explícita del problema original coinciden con las del nuevo problema, y se propone un procedimiento para identificarlas y obtener el resto de regiones, completando la solución explícita buscada. Se estudian también algoritmos eficientes para la implementación en línea de leyes de control explícitas como las obtenidas. En particular, se propone un algoritmo basado en un árbol binario de una partición lineal y una comparación de índices de costes en las regiones en las que sea necesario. / Pérez Soler, E. (2011). CONTROL PREDICTIVO SUJETO A RESTRICCIONES POLIÉDRICAS NO CONVEXAS: SOLUCIÓN EXPLÍCITA Y ESTABILIDAD [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/9315

La Tesis Doctoral se fundamenta, principalmente, en la exploración de nuevos métodos de Control Predictivo Basado en Modelos (MBPC) mediante la incorporación de herramientas de optimización heurística y las mejoras en las prestaciones que se pueden conseguir con ello. La metodología de MBPC constituye un campo cada vez más importante en el control de procesos debido a que se trata de una formulación muy intuitiva, y a la vez muy potente, de un problema de control (por tanto es más fácilmente aceptable en el ámbito industrial). A pesar de ello, presenta limitaciones cuando se quiere aplicar a ciertos procesos complejos. Un elemento fundamental y al mismo tiempo limitante de ésta metodología lo constituye la técnica de optimización que se utilice. Simplificando mucho, el MBPC se convierte en un problema de minimización en cada periodo de muestreo, y la complejidad del problema de control se refleja directamente en la función a minimizar en cada instante. Si se incorporan modelos no lineales, restricciones en las variables, e índices de funcionamiento sofisticados, todo ello asociado a los problemas de tiempo real, se va a requerir algoritmos de optimización adecuados que garanticen el mínimo global en un tiempo acotado. En este sentido, la tesis incluye un análisis de las metodologías de Optimización Heurísticas, Simulated Annealing y Algoritmos Genéticos, como candidatas a la resolución de ese tipo de problemas y apartir de ellas realiza una implementación novedosa (denominada ASA) dentro del grupo de los algoritmos de Simulated Annealing que reduce el coste computacional. En los Algoritmos Genéticos, se obtienen las combinaciones de codificación y operadores genéticos más adecuadas para conseguir buenas relaciones de 'calidad de la solución/coste computacional' en la resolución de problemas de minimización complejos (no convexos, con discontinuidades, restricciones, etc.). Todo este análisis previo, permite la adaptación adecuada de estas técnicas heurísticas...... / Blasco Ferragud, FX. (1999). Control predictivo basado en modelos mediante técnicas de optimización heurística. Aplicación a procesos no lineales y multivariables [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/15995

[EN] In this thesis, invariant-set theory is used to study the stability and feasibility of constrained scenario-based predictive controllers for Markov-jump linear systems. In the underlying optimisation problem of the predictive controllers technique, considers all possible future realisations of certain variables (uncertainty, disturbances, operating mode) or just a subset of those. Two different scenarios denoted as not risky and risky are studied. In the former, the trajectories of the system with initial states belonging to certain invariant sets, converge (in mean square sense) to the origin or an invariant neighbourhood of it with 100% probability. In such cases, the conditions that scenario trees must meet in order to guarantee stability and feasibility of the optimisation problem are analysed. Afterwards, the scenario-based predictive controller for Markov-jump linear systems under hard constraints and no disturbances is formulated. A study is presented for risky scenarios to determine sequence-dependent controllable sets, for which there exists a control law such that the system can be driven to the origin only for a particular realisation of uncertainty, disturbances, etc. A control law (optimal for disturbances-free systems and suboptimal for disturbed systems) able to steer the system to the origin with a probability less than 100% (denoted as reliability bound), is proposed for states belonging to those regions. Note that closed-loop unstable systems have zero reliability bound. Hence, an algorithm to determine the mean-time to failure is developed. In this context, failure means a violation in the constraints of the process' states and/or inputs in a future time. / [ES] La presente tesis emplea la teoría de conjuntos invariantes para el estudio de estabilidad y factibilidad de controladores predictivos basados en escenarios para sistemas lineales con saltos markovianos sujetos a restricciones. En el problema de optimización subyacente a la técnica de controladores predictivos, se consideran bien sea todas las posibles realizaciones futuras de una variable (incertidumbres, perturbaciones, modo de funcionamiento) o solo un subconjunto de estas. Se estudian dos escenarios diferentes, denotados como: a) escenarios no arriesgados y b) escenarios arriesgados, entendiéndose como no arriesgados, aquellos en donde las trayectorias del sistema con estados iniciales pertenecientes a ciertos conjuntos invariantes, convergen --en media-- al origen o a una vecindad invariante de este con un 100% de probabilidad. Para estos casos, se presenta un análisis de las condiciones que deben cumplir los árboles de escenarios para garantizar estabilidad --en media-- y factibilidad del problema de optimización. Luego se formula el control predictivo basado en escenarios para sistema lineales con saltos markovianos sujeto a restricciones y en ausencia de perturbaciones. En presencia de escenarios arriesgados, se propone el cálculo de conjuntos controlables dependientes de secuencias para los cuales existen una ley de control tal que el sistema puede ser conducido al origen, solo para una realización en particular de la incertidumbre, perturbaciones, etc. Para estados pertenecientes a estos conjuntos, se propone una ley de control (óptima para el caso de sistemas libres de perturbaciones y, subóptima para sistemas perturbados) capaz de dirigir el sistema al origen con una probabilidad menor al 100%, dicha probabilidad es denotada como cota de confiabilidad. Sistemas inestables en lazo cerrado tienen cota de confiabilidad igual a cero, por consiguiente se diseña un algoritmo que determina el tiempo medio para fallar. En este contexto, un fallo se entiende como la violación de las restricciones en los estados y/o entradas del proceso en algún instante de tiempo futuro. / [CA] La present tesi empra la teoria de conjunts invariants per a l'estudi d'estabili-tat i factibilidad de controladors predictius basats en escenaris per a sistemes lineals amb salts markovians subjectes a restriccions. En el problema d'optimit-zació subjacent a la tècnica de controladors predictius, es consideren bé siga totes les possibles realitzacions futures d'una variable (incerteses, pertorbacions, modes de funcionament) o només un subconjunt d'aquestes. S'estudien dos escenaris diferents, denotats com a escenaris no arriscats i arriscats, entenent-se com no arriscats, aquells on les trajectòries del sistema amb estats inicials pertanyents a certs conjunts invariants, convergeixen --en mitjana-- a l'origen o a un veïnatge invariant d'est amb un 100% de probabilitat. Per a aquests casos, es presenta una anàlisi de les condicions que han de complir els arbres d'escenaris per a garantir estabilitat --en mitjana-- i factibilidad del problema d'optimització. Després es formula el control predictiu basat en escenaris per a sistema lineals amb salts markovians subjecte a restriccions i en absència de pertorbacions. En presència d'escenaris arriscats, es proposa el càlcul de conjunts controlables dependents de seqüències per als quals existeix una llei de control tal que el sistema pot ser conduït a l'origen, solament per a una realització en particular de l'incertesa, pertorbacions, etc. Per a estats pertanyents a aquests conjunts, es proposa una llei de control (òptima per al cas de sistemes lliures de pertorbacions i, subóptima per a sistemes pertorbats) capaç de dirigir el sistema cap a l'origen amb una probabilitat menor del 100%, aquesta probabilitat és denotada com a cota de confiabilitat. Sistemes inestables en llaç tancat tenen cota de confiabilitat igual a zero, per tant es dissenya un algoritme que determina el temps mitjà per a fallar. En aquest context, una fallada s'entén com la violació de les restriccions en els estats i/o entrades del procés en algun instant de temps futur. / Hernández Mejías, MA. (2016). CONTROL PREDICTIVO BASADO EN ESCENARIOS PARA SISTEMAS LINEALES CON SALTOS MARKOVIANOS [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/68512

Tesis por compendio / [ES] Esta tesis está dedicada al desarrollo de conceptos de control predictivo basados en modelos para la compensación de armónicos en sistemas de potencia con fuentes de energía renovables. En concreto, estos conceptos proporcionan una corriente de compensación de referencia para un filtro activo de potencia conectado en el punto de acoplamiento común, mejorando así la calidad de potencia del sistema. No obstante, los resultados podrían aplicarse en general a problemas de control en los que el objetivo sea seguir la forma de una determinada señal. La tesis propone dos métodos principales de control basados en la teoría de control predictivo de modelos (MPC). El primer controlador, es decir, el control predictivo de modelos con conformación de señal de estado lineal (LS3MPC), se basa en la teoría MPC cuadrática estándar. Sin embargo, contrariamente a la práctica habitual de control de referencia fija, el LS3MPC incorpora la dinámica deseada del sistema directamente en su función de coste, utilizando los denominados residuos de clase de forma lineal. Este enfoque permite que la función de costes del LS3MPC sea más adaptable y ofrezca más compensaciones dinámicas, especialmente cuando está sometida a restricciones. Al utilizar los residuos de clase de forma, el problema MPC garantiza que la planta controlada siga la dinámica dada por la clase de forma. En este caso, la dinámica deseada está determinada por la clase de forma armónica lineal propuesta, es decir, la dinámica de una señal armónica fundamental de frecuencia fija. Desde el punto de vista de la implementación, se propone una formulación MPC explícita para el LS3MPC con el fin de mejorar su aplicabilidad en tiempo real. El LS3MPC explícito propuesto utiliza un enfoque de malla equidistante en formato tensorial para aproximar la solución MPC explícita con afinidad por partes. Usando la descomposición tensorial, el LS3MPC explícito puede romper la maldición de la dimensionalidad, reduciendo significativamente la carga de memoria y trivializando el problema en tiempo real de localización de puntos. El segundo controlador, es decir, el control predictivo de modelo de ciclo límite (LCMPC), se centra en resolver las deficiencias del LS3MPC. En concreto, el LCMPC aborda la falta de control directo de la amplitud recurriendo a la teoría MPC no lineal. El LCMPC introduce una clase de forma armónica no lineal basada en una forma normal de bifurcación supercrítica de Neimark-Sacker. Al igual que el LS3MPC, el LCMPC también incorpora el residual de su clase de forma armónica no lineal directamente en su función de coste, proporcionando las mismas ventajas mencionadas anteriormente. En cuanto a la estabilidad del sistema, se desarrollan condiciones suficientes, para un estado inicial predeterminado, que garanticen que el sistema de bucle cerrado permanece dentro de la región de atracción de la forma normal ante una perturbación suficientemente pequeña. Ambos controladores se someten a pruebas con estudios de simulación en múltiples escenarios, proporcionando resultados de compensación consistentemente satisfactorios. / [CA] Aquesta tesi està dedicada al desenvolupament de conceptes de control predictiu basats en models per a la compensació d'harmònics en sistemes de potència amb fonts d'energia renovables. En concret, aquests conceptes proporcionen un corrent de compensació de referència per a un filtre actiu de potència connectat en el punt d'acoblament comú, millorant així la qualitat de potència del sistema. No obstant això, els resultats podrien aplicar-se en general a problemes de control en els quals l'objectiu siga seguir la forma d'un determinat senyal. La tesi proposa dos mètodes principals de control basats en la teoria de control predictiu de models (MPC). El primer controlador, és a dir, el control predictiu de models amb conformació de senyal d'estat lineal (LS3MPC), es basa en la teoria MPC quadràtica estàndard. No obstant això, contràriament a la pràctica habitual de control de referència fixa, el LS3MPC incorpora la dinàmica desitjada del sistema directament en la seua funció de cost, utilitzant els denominats residus de classe de manera lineal. Aquest enfocament permet que la funció de costos del LS3MPC siga més adaptable i oferisca més compensacions dinàmiques, especialment quan està sotmesa a restriccions. En utilitzar els residus de classe de forma, el problema MPC garanteix que la planta controlada seguisca la dinàmica donada per la classe de forma. En aquest cas, la dinàmica desitjada està determinada per la classe de manera harmònica lineal proposta, és a dir, la dinàmica d'un senyal harmònic fonamental de freqüència fixa. Des del punt de vista de la implementació, es proposa una formulació MPC explícita per al LS3MPC amb la finalitat de millorar la seua aplicabilitat en temps real. El LS3MPC explícit proposat utilitza un enfocament de malla equidistant en format tensorial per a aproximar la solució MPC explícita amb afinitat per parts. Usant la descomposició tensorial, el LS3MPC explícit pot trencar la maledicció de la dimensionalitat, reduint significativament la càrrega de memòria i trivialitzant el problema en temps real de localització de punts. El segon controlador, és a dir, el control predictiu de model de cicle límit (LCMPC), se centra en resoldre les deficiències del LS3MPC. En concret, el LCMPC aborda la falta de control directe de l'amplitud recorrent a la teoria MPC no lineal. El LCMPC introdueix una classe de manera harmònica no lineal basada en una forma normal de bifurcació supercrítica de Neimark-Sacker. Igual que el LS3MPC, el LCMPC també incorpora el residual de la seua classe de manera harmònica no lineal directament en la seua funció de cost, proporcionant els mateixos avantatges esmentats anteriorment. Quant a l'estabilitat del sistema, es desenvolupen condicions suficients, per a un estat inicial predeterminat, que garantisquen que el sistema de bucle tancat roman dins de la regió d'atracció de la forma normal davant una pertorbació prou xicoteta. Tots dos controladors se sotmeten a proves amb estudis de simulació en múltiples escenaris, proporcionant resultats de compensació consistentment satisfactoris. / [EN] This thesis is dedicated to developing model-based predictive control concepts for harmonic compensation in power systems with renewable energy sources. Specifically, these concepts provide a reference compensation current for an active power filter connected at the point of common coupling, thereby enhancing the system's power quality. Nevertheless, results could be generically applied to control problems where the task is to follow a certain shape of a signal. The thesis proposes two main control approaches based on model predicitve control (MPC) theory. The first controller, i.e., the linear state signal shaping model predictive control (LS3MPC), relies on standard quadratic MPC theory. However, contrary to standard fixed reference control practice, the LS3MPC embeds the desired system dynamics directly into its cost function, using the so-called linear shape class residuals. This approach allows the LS3MPC' cost function to be more adaptive, providing more dynamic trade-offs, especially when constrained. By using shape class residuals, the MPC problem ensures that the controlled plant follows the desired dynamics given by the shape class. In this case, the target dynamics are given by the proposed linear harmonic shape class, i.e, the dynamics of a fundamental harmonic signal of fixed frequency. From an application perspective, an explicit MPC formulation for the LS3MPC is proposed to enhance its real-time applicability. The proposed explicit LS3MPC uses an equidistant mesh grid approach in tensor format to approximate the piecewise affine explicit MPC solution. Using tensor decomposition, the explicitLS3MPC can break the curse of dimensionality, significantly reducing memory burden and trivializing the online point localization problem. The second controller, i.e., the limit cycle model predictive control (LCMPC), focuses on addressing the shortcomings of the LS3MPC. Namely, the LCMPC addresses the lack of direct amplitude control by reaching into nonlinear MPC theory. The LCMPC introduces a nonlinear harmonic shape class based on a supercritical Neimark-Sacker bifurcation normal form. Similarly to theLS3MPC, the LCMPC also embeds its nonlinear harmonic shape class residual directly in its cost function, providing the same benefits mentioned before. Regarding system stability, sufficient conditions are developed for a given initial state to ensure that the closed-loop system remains inside the normal form region of attraction for a sufficiently small disturbance. Both controllers are tested with simulation studies in multiple scenarios, providing consistently satisfactory compensation results. / The contributions on this doctoral thesis were partly developed at the Fraunhofer Institute for Silicon Technology ISIT within the project North German Energy Transition 4.0 (ger- man: Norddeutsche EnergieWende, NEW 4.0), which is funded by the German Federal Ministry for Economic Affairs and Energy (german: Bundesministerium für Wirtschaft und Energie, BMWi. This work was also partly funded with the project Northern German Living Lab (german: Norddeutsches Reallabor, NRL) by the Federal Ministry for Economic Affairs and Climate Action, by Generalitat Valenciana regional government through project CIAICO/2021/064, and by the Free and Hanseatic City of Hamburg (Hamburg City Parliament publication 20/11568). / Cateriano Yáñez, C. (2024). State Shaping Model Predictive Control for Harmonic Compensation [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/209406 / Compendio

En esta tesis doctoral se aborda el control de sistemas no lineales mediante el empleo de controladores predictivos generalizados (GPCs) en espacio de estados. En primer lugar se realiza una revisión de la metodología de diseño del GPC en la versión entrada/salida (E/S). Partiendo de esta revisión se propone un modelo CARIMA en espacio de estados para el GPC que permite diseñar al mismo utilizando una menor cantidad de memoria y un menor tiempo de cómputo, así como de reducir la complejidad asociada la formulación E/S. Para la estimación de los estados del modelo CARIMA se propone el uso de un observador de rango completo que se diseña por asignación de polos, estableciéndose un importante resultado: los polos de este observador coinciden con las raíces de los polinomios de filtrado utilizados en la formulación E/S. Posteriormente se analizan las propiedades de observabilidad y controlabilidad del modelo CARIMA propuesto en espacio de estados, llegándose a la conclusión de que se trata de una realización mínima bajo condiciones no demasiado restrictivas, lo cual supone que la predicción se basa en un modelo con el mínimo orden posible. Tras esto, se presenta una metodología de análisis y diseño estable para el GPC mediante el uso del índice de coste como función de Lyapunov, y para el caso con restricciones de la teoría de conjuntos invariantes aplicada al GPC. Seguidamente, se presenta una metodología de diseño robusto para el GPC mediante el empleo de las desigualdades lineales matriciales (LMIs) y de algoritmos genéticos. En concreto, se analiza el caso de sistemas con incertidumbre invariante y variante con el tiempo de tipo lineal fraccional, una de las más complejas y generales utilizadas en la literatura analizada. Finalmente se presenta el controlador GPC-LPV una extensión del GPC en espacio de estados. Se trata de un controlador variante con el tiempo que presenta dependencia lineal fraccional con respecto de las señales de salida medibles. Su diseño es / Salcedo Romero De Ávila, JV. (2005). GPCs en espacio de estados para el control de sistemas no lineales [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/1882

[ES] En los últimos años la popularidad de los quadrotors se ha visto notablemente incrementada debido a la gran variedad de aplicaciones civiles que se encuentran en auge actualmente. Entre los principales nichos de mercado, cabe destacar el elevado potencial en cartografía, agricultura, prevención de incendios, y en general, todas aquellas actividades donde el uso de estos dispositivos pueda suponer una mejora del rendimiento, seguridad del proceso y reducción de costes. En este aspecto, se espera que el uso de los quadrotors se vea incrementado considerablemente en los próximos años. Dicho incremento de popularidad ha hecho que parte de la comunidad científica ponga el foco de atención en ellos para resolver los problemas que presentan actualmente. No obstante, aunque se ha avanzado mucho en los últimos años, existen en la actualidad líneas de investigación y desarrollo encaminadas a la mejora de aspectos importantes tales como la autonomía, la robustez y fiabilidad que permita tanto aumentar la eficiencia energética como incrementar la seguridad ante cualquier posible escenario. El objetivo de la presente tesis es contribuir al desarrollo de estrategias de control robustas para hacer frente a incertidumbres en el modelo, no linealidades, perturbaciones externas y retardos que puedan afectar al sistema a controlar. Este trabajo se fundamenta en la obtención de una estrategia de control basada en estimaciones de perturbaciones, con un ajuste sencillo y desacoplado del seguimiento de la referencia y rechazo de perturbaciones. A partir las estrategias de control desarrolladas, se presentan además diferentes extensiones que permiten mejorar la robustez del vehículo. La construcción de un observador de la pérdida de eficiencia de los motores, que permita detectar cuando se produce un fallo crítico y aterrizar el vehículo de forma segura. Conjuntamente, se desarrolla un algoritmo óptimo que permite estabilizar los diferentes lazos de control en el caso que saturen las acciones de control de los motores que no corresponden explícitamente a las salidas de los lazos de control internos. Debido al extendido uso del controlador PID, se obtiene un equivalente entre la estrategia propuesta y los parámetros de un PID de dos grados de libertad, generalizándose para plantas de primer y segundo orden con retardos. Además, para el caso de retardos variables aleatorios en los canales de sensor-controlador y controlador-actuador además de la presencia de perturbaciones, se desarrolla un predictor junto con un observador de perturbaciones para poder controlar dichos sistemas. Todas las estrategias propuestas se han validado de forma satisfactoria en las plataformas experimentales disponibles. Entre otros aspectos, cabe destacar la eficiencia computacional de las leyes de control propuestas, tanto en fase de diseño y ajuste como en la fase de ejecución. / [CA] En els darrers anys la popularitat dels quadrotors s'ha vist notablement incrementada a causa de la gran varietat d'aplicacions civils que es troben actualment en auge. Entre els principals nínxols de mercat, cal destacar l'elevat potencial en cartografia, agricultura, prevenció d'incendis i, en general, totes aquelles activitats on l'ús d'aquests dispositius supose una millora del rendiment, la seguretat del procés i la reducció de costos. En aquest aspecte, s'espera que l'ús d'aquestes aeronaus s'incremente considerablement en els pròxims anys. Aquest increment de popularitat ha fet que part de la comunitat científica pose el focus d'atenció per resoldre els problemes que presenten actualment. No obstant això, encara que ha evolucionat molt en els darrers anys, actualment existeixen línies de recerca i desenvolupament encaminades a la millora d'aspectes importants com l'autonomia, la robustesa i fiabilitat que permitisca tant augmentar l'eficiència energètica com incrementar la seguretat davant qualsevol possible escenari. L'objectiu d'aquesta tesi és contribuir al desenvolupament d'estratègies de control robustes per fer front a incerteses en el model, no linealitats, pertorbacions externes i retards que puguen afectar el sistema a controlar. Aquest treball es fonamenta en obtindre una estratègia de control basada en estimacions de pertorbacions, amb un ajust senzill i desacoblat del seguiment de la referència i rebuig de pertorbacions. A partir d'aquesta estratègia desenvolupada, es presenten diferents extensions que permeten millorar la robustesa del vehicle. La construcció d'un observador de la pèrdua d'eficiència dels motors, que permeta detectar quan es produeix una fallada crítica i aterrar el vehicle de manera segura. Conjuntament, es desenvolupa un algorisme òptim que permeta estabilitzar els diferents bucles de control en cas que saturen les accions de control dels motors que no corresponen explícitament a les eixides dels bucles de control interns. A causa del ampli ús del controlador PID, s'obté un equivalent entre l'estratègia proposada i els paràmetres d'un PID de dos graus de llibertat, generalitzant-se per a plantes de primer i segon ordre amb retards. A més, per al cas de retards variables aleatoris als canals de sensor-controlador i controlador-actuador a més de la presència de pertorbacions, es desenvolupa un predictor juntament amb un observador de pertorbacions per poder controlar aquests sistemes. Totes les estratègies proposades s'han validat de forma satisfactòria amb les plataformes experimentals disponibles. Entre altres aspectes, cal destacar l'eficiència computacional de les lleis de control proposades, tant en fase de disseny i ajustament com en fase d'execució. / [EN] In recent years the popularity of quadrotors has increased significantly due to the wide variety of civil applications that are currently booming. Among the main market niches, it is worth the high potential in cartography, agriculture, fire prevention and in general, all those activities where the use of these devices can improve performance, process safety and cost reduction. In this regard, the use of these aircraft is expected to increase considerably in the coming years. This increase in popularity has led part of the scientific community to focus on them to solve the problems they have. However, although much progress has been made in recent years, there are currently lines of research and development aimed at improving important aspects such as autonomy, robustness and reliability to increase energy efficiency and safety against any possible scenario. The objective of this thesis is to contribute to the development of robust control strategies to deal with model uncertainties, nonlinearities, external disturbances and delays which may affect the controlled system. This work is based on obtaining a control strategy based on disturbance observers, with a simple and decoupled tuning of reference tracking and disturbance rejection. From this developed strategy, different extensions are developed to improve the robustness of the vehicle: the construction of an observer of the loss of efficiency of the motors, which allows to detect when a critical failure occurs and land the vehicle safely; and the development of an optimal algorithm to stabilize the inner control loops in the case that saturate the control actions of the motors, which do not correspond explicitly to the outputs of the inner control loops. Due to the widespread use of the PID controller, an equivalent tuning is obtained between the proposed strategy and the parameters of a PID of two degrees of freedom, generalizing for first and second order plants with delays. Moreover, for the case of random variable delays in the sensor-controller and controller-actuator channels and the presence of disturbances, a predictor together with a disturbance observer is developed in order to control such systems. All the proposed strategies have been successfully validated on the experimental platforms. Among other aspects, it is worth mentioning the computational efficiency of the proposed control laws, both in the design and adjustment phase and in the execution phase. / Quiero dar gracias a la Universitat Politècnica de València por las ayudas FPI-UPV PAID-01-17 y las ayudas para la movilidad 2019 FPI-UPV sin las cuales no hubiese podido terminar esta tesis. / Balaguer Garín, V. (2024). Diseño de estrategias de control robusto aplicadas a vehículos aéreos no tripulados tipo quadrotor [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/204746

[ES] Los altos costes energéticos, las constantes medidas regulatorias aplicadas por las administraciones para mantener bajos los costes sanitarios, así como los cambios en la normativa sanitaria que se han introducido en los últimos años, han tenido un impacto significativo en la industria farmacéutica y sanitaria. El paradigma Industria 4.0 engloba cambios en el modelo productivo tradicional de la industria farmacéutica con la inclusión de tecnologías que van más allá de la automatización tradicional. El objetivo principal es lograr medicamentos más rentables mediante la incorporación óptima de tecnologías como la analítica avanzada. El proceso de fabricación de las industrias farmacéuticas tiene diferentes etapas (mezclado, secado, compactado, recubrimiento, envasado, etc.) donde una de las etapas más costosas energéticamente es el proceso de secado. El objetivo durante este proceso es extraer el contenido de líquidos como el agua mediante la inyección de aire caliente y seco en el sistema. Este tiempo de secado normalmente está predeterminado y depende del volumen y el tipo de unidades de producto farmacéutico que se deben deshidratar. Por otro lado, la fase de precalentamiento puede variar dependiendo de varios parámetros como la experiencia del operador. Por lo tanto, es posible asumir que una optimización de este proceso a través de analítica avanzada es posible y puede tener un efecto significativo en la reducción de costes en todo el proceso de fabricación. Debido al alto coste de la maquinaria involucrada en el proceso de producción de medicamentos, es una práctica común en la industria farmacéutica tratar de maximizar la vida útil de estas máquinas que no están equipados con los últimos sensores. Así pues, es posible implementar un modelo de aprendizaje automático que utilice plataformas de analítica avanzada, como la computación en la nube, para analizar los posibles ahorros en el consumo de energía. Esta tesis está enfocada en mejorar el consumo de energía en el proceso de precalentamiento de un secador de lecho fluido, mediante la definición e implementación de una plataforma de computación en la nube IIOT (Industrial Internet of Things)-Cloud, para alojar y ejecutar un algoritmo de aprendizaje automático basado en el modelo Catboost, para predecir cuándo es el momento óptimo para detener el proceso y reducir su duración y, en consecuencia, su consumo energético. Los resultados experimentales muestran que es posible reducir el proceso de precalentamiento en un 45% de su duración en tiempo y, en consecuencia, reducir el consumo de energía hasta 2.8 MWh por año. / [CAT] Els elevats costos energètics, les constants mesures reguladores aplicades per les administracions per mantenir uns costos assistencials baixos, així com els canvis en la normativa sanitària que s'han introduït en els darrers anys, han tingut un impacte important en el sector farmacèutic i sanitari. El paradigma de la indústria 4.0 engloba els canvis en el model de producció tradicional de la indústria farmacèutica amb la inclusió de tecnologies que van més enllà de l'automatització tradicional. L'objectiu principal és aconseguir fàrmacs més rendibles mitjançant la incorporació òptima de tecnologies com l'analítica avançada. El procés de fabricació de les indústries farmacèutiques té diferents etapes (mescla, assecat, compactació, recobriment, envasat, etc.) on una de les etapes més costoses energèticament és el procés d'assecat. L'objectiu d'aquest procés és extreure el contingut de líquids com l'aigua injectant aire calent i sec al sistema. Aquest temps de procediment d'assecat normalment està predeterminat i depèn del volum i del tipus d'unitats de producte farmacèutic que cal deshidratar. D'altra banda, la fase de preescalfament pot variar en funció de diversos paràmetres com l'experiència de l'operador. Per tant, podem assumir que una optimització d'aquest procés mitjançant analítiques avançades és possible i pot tenir un efecte significatiu de reducció de costos en tot el procés de fabricació. A causa de l'elevat cost de la maquinària implicada en el procés de producció de fàrmacs, és una pràctica habitual a la indústria farmacèutica intentar maximitzar la vida útil d'aquestes màquines que no estan equipats amb els darrers sensors. Així, es pot implementar un model d'aprenentatge automàtic que utilitza plataformes de analítiques avançades com la computació en núvol, per analitzar l'estalvi potencial del consum d'energia. Aquesta tesis està enfocada a millorar el consum d'energia en el procés de preescalfament d'un assecador de llit fluid, mitjançant la definició i implementació d'una plataforma IIOT (Industrial Internet of Things)-Cloud computing, per allotjar i executar un algorisme d'aprenentatge automàtic basat en el modelatge Catboost, per predir quan és el moment òptim per aturar el procés i reduir-ne la durada, i en conseqüència el seu consum energètic. Els resultats de l'experiment mostren que és possible reduir el procés de preescalfament en un 45% de la seva durada en temps i, en conseqüència, reduir el consum d'energia fins a 2.8 MWh anuals. / [EN] High energy costs, the constant regulatory measures applied by administrations to maintain low healthcare costs, and the changes in healthcare regulations introduced in recent years have all significantly impacted the pharmaceutical and healthcare industry. The industry 4.0 paradigm encompasses changes in the traditional production model of the pharmaceutical industry with the inclusion of technologies beyond traditional automation. The primary goal is to achieve more cost-efficient drugs through the optimal incorporation of technologies such as advanced analytics. The manufacturing process of the pharmaceutical industry has different stages (mixing, drying, compacting, coating, packaging, etc..), and one of the most energy-expensive stages is the drying process. This process aims to extract the liquid content, such as water, by injecting warm and dry air into the system. This drying procedure time usually is predetermined and depends on the volume and the kind of units of a pharmaceutical product that must be dehydrated. On the other hand, the preheating phase can vary depending on various parameters, such as the operator's experience. It is, therefore, safe to assume that optimization of this process through advanced analytics is possible and can have a significant cost-reducing effect on the whole manufacturing process. Due to the high cost of the machinery involved in the drug production process, it is common practice in the pharmaceutical industry to try to maximize the useful life of these machines, which are not equipped with the latest sensors. Thus, a machine learning model using advanced analytics platforms, such as cloud computing, can be implemented to analyze potential energy consumption savings. This thesis is focused on improving the energy consumption in the preheating process of a fluid bed dryer by defining and implementing an IIOT (Industrial Internet of Things) Cloud computing platform. This architecture will host and run a machine learning algorithm based on Catboost modeling to predict when the optimum time is reached to stop the process, reduce its duration, and consequently its energy consumption. Experimental results show that it is possible to reduce the preheating process by 45% of its time duration, consequently reducing energy consumption by up to 2.8 MWh per year. / Barriga Rodríguez, R. (2023). Optimization of Fluid Bed Dryer Energy Consumption for Pharmaceutical Drug Processes through Machine Learning and Cloud Computing Technologies [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/195847