[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] La gran mayoría de procesos del mundo real tienen incertidumbres inherentes, las cuales, al ser consideradas en el proceso de modelado, se puede obtener una representación que describa con la mayor precisión posible el comportamiento del proceso real. En la mayoría de casos prácticos, se considera que éstas tienen un comportamiento estocástico y sus descripciones como distribuciones de probabilidades son conocidas. Las estrategias de MPC estocástico están desarrolladas para el control de procesos con incertidumbres de naturaleza estocástica, donde el conocimiento de las propiedades estadísticas de las incertidumbres es aprovechado al incluirlo en el planteamiento de un problema de control óptimo (OCP). En éste, y contrario a otros esquemas de MPC, las restricciones duras son relajadas al reformularlas como restricciones de tipo probabilísticas con el fin de reducir el conservadurismo. Esto es, se permiten las violaciones de las restricciones duras originales, pero tales violaciones no deben exceder un nivel de riesgo permitido. La no-convexidad de tales restricciones probabilísticas hacen que el problema de optimización sea prohibitivo, por lo que la mayoría de las estrategias de MPC estocástico en la literatura se diferencian en la forma en que abordan tales restricciones y las incertidumbres, para volver el problema computacionalmente manejable. Por un lado, están las estrategias deterministas que, fuera de línea, convierten las restricciones probabilísticas en unas nuevas de tipo deterministas, usando la propagación de las incertidumbres a lo largo del horizonte de predicción para ajustar las restricciones duras originales. Por otra parte, las estrategias basadas en escenarios usan la información de las incertidumbres para, en cada instante de muestreo, generar de forma aleatoria un conjunto de posibles evoluciones de éstas a lo largo del horizonte de predicción. De esta manera, convierten las restricciones probabilísticas en un conjunto de restricciones deterministas que deben cumplirse para todos los escenarios generados. Estas estrategias se destacan por su capacidad de incluir en tiempo real información actualizada de las incertidumbres. No obstante, esta ventaja genera inconvenientes como su gasto computacional, el cual aumenta conforme lo hace el número de escenarios y; por otra parte, el efecto no deseado en el problema de optimización, causado por los escenarios con baja probabilidad de ocurrencia, cuando se usa un conjunto de escenarios pequeño. Los retos mencionados anteriormente orientaron esta tesis hacia los enfoques de MPC estocástico basado en escenarios, produciendo tres contribuciones principales. La primera consiste en un estudio comparativo de un algoritmo del grupo determinista con otro del grupo basado en escenarios; se hace un especial énfasis en cómo cada uno de estos aborda las incertidumbres, transforma las restricciones probabilísticas y en la estructura de su OCP, además de señalar sus aspectos más destacados y desafíos. La segunda contribución es una nueva propuesta de algoritmo MPC, el cual se basa en escenarios condicionales, diseñado para sistemas lineales con incertidumbres correlacionadas. Este esquema aprovecha la existencia de tal correlación para convertir un conjunto de escenarios inicial de gran tamaño en un conjunto de escenarios más pequeño con sus probabilidades de ocurrencia, el cual conserva las características del conjunto inicial. El conjunto reducido es usado en un OCP en el que las predicciones de los estados y entradas del sistema son penalizadas de acuerdo con las probabilidades de los escenarios que las componen, dando menor importancia a los escenarios con menores probabilidades de ocurrencia. La tercera contribución consiste en un procedimiento para la implementación del nuevo algoritmo MPC como gestor de la energía en una microrred en la que las previsiones de las energías renovables y las cargas están correlacionadas. / [CA] La gran majoria de processos del món real tenen incerteses inherents, les quals, en ser considerades en el procés de modelatge, es pot obtenir una representació que descriga amb la major precisió possible el comportament del procés real. En la majoria de casos pràctics, es considera que aquestes tenen un comportament estocàstic i les seues descripcions com a distribucions de probabilitats són conegudes. Les estratègies de MPC estocàstic estan desenvolupades per al control de processos amb incerteses de naturalesa estocàstica, on el coneixement de les propietats estadístiques de les incerteses és aprofitat en incloure'l en el plantejament d'un problema de control òptim (OCP). En aquest, i contrari a altres esquemes de MPC, les restriccions dures són relaxades en reformulades com a restriccions de tipus probabilístiques amb la finalitat de reduir el conservadorisme. Això és, es permeten les violacions de les restriccions dures originals, però tals violacions no han d'excedir un nivell de risc permès. La no-convexitat de tals restriccions probabilístiques fan que el problema d'optimització siga computacionalment immanejable, per la qual cosa la majoria de les estratègies de MPC estocàstic en la literatura es diferencien en la forma en què aborden tals restriccions i les incerteses, per a tornar el problema computacionalment manejable. D'una banda, estan les estratègies deterministes que, fora de línia, converteixen les restriccions probabilístiques en unes noves de tipus deterministes, usant la propagació de les incerteses al llarg de l'horitzó de predicció per a ajustar les restriccions dures originals. D'altra banda, les estratègies basades en escenaris usen la informació de les incerteses per a, en cada instant de mostreig, generar de manera aleatòria un conjunt de possibles evolucions d'aquestes al llarg de l'horitzó de predicció. D'aquesta manera, converteixen les restriccions probabilístiques en un conjunt de restriccions deterministes que s'han de complir per a tots els escenaris generats. Aquestes estratègies es destaquen per la seua capacitat d'incloure en temps real informació actualitzada de les incerteses. No obstant això, aquest avantatge genera inconvenients com la seua despesa computacional, el qual augmenta conforme ho fa el nombre d'escenaris i; d'altra banda, l'efecte no desitjat en el problema d'optimització, causat pels escenaris amb baixa probabilitat d'ocurrència, quan s'usa un conjunt d'escenaris xicotet. Els reptes esmentats anteriorment van orientar aquesta tesi cap als enfocaments de MPC estocàstic basat en escenaris, produint tres contribucions principals. La primera consisteix en un estudi comparatiu d'un algorisme del grup determinista amb un altre del grup basat en escenaris; on es fa un especial èmfasi en com cadascun d'aquests aborda les incerteses, transforma les restriccions probabilístiques i en l'estructura del seu problema d'optimització, a més d'assenyalar els seus aspectes més destacats i desafiaments. La segona contribució és una nova proposta d'algorisme MPC, el qual es basa en escenaris condicionals, dissenyat per a sistemes lineals amb incerteses correlacionades. Aquest esquema aprofita l'existència de tal correlació per a convertir un conjunt d'escenaris inicial de gran grandària en un conjunt d'escenaris més xicotet amb les seues probabilitats d'ocurrència, el qual conserva les característiques del conjunt inicial. El conjunt reduït és usat en un OCP en el qual les prediccions dels estats i entrades del sistema són penalitzades d'acord amb les probabilitats dels escenaris que les componen, donant menor importància als escenaris amb menors probabilitats d'ocurrència. La tercera contribució consisteix en un procediment per a la implementació del nou algorisme MPC com a gestor de l'energia en una microxarxa en la qual les previsions de les energies renovables i les càrregues estan correlacionades. / [EN] The vast majority of real-world processes have inherent uncertainties, which, when considered in the modelling process, can provide a representation that most accurately describes the behaviour of the real process. In most practical cases, these are considered to have stochastic behaviour and their descriptions as probability distributions are known. Stochastic model predictive control algorithms are developed to control processes with uncertainties of a stochastic nature, where the knowledge of the statistical properties of the uncertainties is exploited by including it in the optimal control problem (OCP) statement. Contrary to other model predictive control (MPC) schemes, hard constraints are relaxed by reformulating them as probabilistic constraints to reduce conservatism. That is, violations of the original hard constraints are allowed, but such violations must not exceed a permitted level of risk. The non-convexity of such probabilistic constraints renders the optimisation problem computationally unmanageable, thus most stochastic MPC strategies in the literature differ in how they deal with such constraints and uncertainties to turn the problem computationally tractable. On the one hand, there are deterministic strategies that, offline, convert probabilistic constraints into new deterministic ones, using the propagation of uncertainties along the prediction horizon to tighten the original hard constraints. Scenario-based approaches, on the other hand, use the uncertainty information to randomly generate, at each sampling instant, a set of possible evolutions of uncertainties over the prediction horizon. In this fashion, they convert the probabilistic constraints into a set of deterministic constraints that must be fulfilled for all the scenarios generated. These strategies stand out for their ability to include real-time updated uncertainty information. However, this advantage comes with inconveniences such as computational effort, which grows as the number of scenarios does, and the undesired effect on the optimisation problem caused by scenarios with a low probability of occurrence when a small set of scenarios is used. The aforementioned challenges steered this thesis toward stochastic scenario-based MPC approaches, and yielded three main contributions. The first one consists of a comparative study of an algorithm from the deterministic group with another one from the scenario-based group, where a special emphasis is made on how each of them deals with uncertainties, transforms the probabilistic constraints and on the structure of the optimisation problem, as well as pointing out their most outstanding aspects and challenges. The second contribution is a new proposal for a MPC algorithm, which is based on conditional scenarios, developed for linear systems with correlated uncertainties. This scheme exploits the existence of such correlation to convert a large initial set of scenarios into a smaller one with their probabilities of occurrence, which preserves the characteristics of the initial set. The reduced set is used in an OCP in which the predictions of the system states and inputs are penalised according to the probabilities of the scenarios that compose them, giving less importance to the scenarios with lower probabilities of occurrence. The third contribution consists of a procedure for the implementation of the new MPC algorithm as an energy manager in a microgrid in which the forecasts of renewables and loads are correlated. / González Querubín, EA. (2024). Scenario-Based Model Predictive Control for Systems with Correlated Uncertainties [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/203887