Abstract Sheet and film forming processes such as paper manufacturing pose a challenging monitoring and control problem, where quality variations are classified into machine direction (MD), cross-machine direction (CD) and residual variation. The measurements are typically collected with a scanning sensor that covers only a small part of the paper web, and therefore provides a very limited view of the paper web, setting performance limitations on the online monitoring and control. The development of cameras, light sources and computation hardware enable the consideration of utilizing in-use web inspection systems in paper machines to measure the paper web variations with a considerably higher resolution, sampling rate and coverage. The light transmittance images captured with this kind of system need, however, to be converted into a controllable quality property, such as basis weight, in order to utilize the new measurement information for control purposes. In this thesis, computational methods are identified and developed that are capable of combining light transmittance and scanning measurements, and can efficiently utilize the combined information for control purposes. The possible benefits gained with these image-based measurements in paper machine online monitoring and profile control are evaluated in a simulation environment. In a real paper machine, the benefits are ultimately dependent on the machine configuration and the nature of paper variations therein. It was found that with a suitable estimation method, light transmittance could increase the awareness of basis weight variations such as fast MD variation, tilted waves and dynamic CD variation patterns, which are practically undetectable using scanner-based measurement. The enhanced basis weight estimation enables a considerable improvement in the dynamic performance of profile controls. CD control was able to handle fast variations earlier classified as uncontrollable residual variation. In MD control, enhanced estimation enabled the development of a control strategy that led to improved reference tracking and disturbance rejection properties. / Tiivistelmä Paperinvalmistus on yksi esimerkki levyjen tai kalvojen valmistusprosesseista, jotka ovat tyypillisesti haasteellisia prosessin monitoroinnin ja säädön kannalta. Laatuvaihtelut näissä prosesseissa luokitellaan koneensuuntaisiin (MD), poikkisuuntaisiin (CD) ja jäännösvaihteluihin. Paperikoneella mittaukset kerätään tavallisesti radan yli liikkuvalla skannaavalla sensorilla, joka tarjoaa vain hyvin rajoitetun määrän informaatiota paperiradasta, asettaen siten rajoituksia online monitoroinnin ja säädön suorituskyvylle. Kameroiden ja valonlähteiden kehitys sekä laskentakapasiteetin kasvu mahdollistavat paperiradan vaihteluiden mittaamisen huomattavasti korkeammalla resoluutiolla ja näytteenottovälillä jo käytössä olevilla vianilmaisujärjestelmillä. Vianilmaisujärjestelmän keräämä valon transmittanssitieto pitää kuitenkin muuntaa esimerkiksi neliömassatiedoksi, jotta uutta mittausinformaatiota voitaisiin hyödyntää myös prosessin online säädössä nykyisillä toimilaitteilla. Tässä työssä on identifioitu ja kehitetty laskennallisia menetelmiä, jotka kykenevät yhdistämään kuvantavan ja skannaavan mittauksen sekä käyttämään tätä yhdistettyä tietoa säätötarkoituksissa. Kuvapohjaisen mittauksen mahdollisia hyötyjä online monitoroinnissa ja profiilien säädössä on arvioitu simulointiympäristössä. Saavutettavat hyödyt paperikoneella ovat lopulta riippuvaisia myös koneen konfiguraatiosta ja koneella ilmenevien laatuvaihteluiden luonteesta. Tulokset osoittavat, että transmittanssimittauksen ja tehokkaan estimointimenetelmän avulla kyetään lisäämään tietämystä neliömassamuutoksista, joita ei käytännössä voida havaita pelkän skannaavan mittauksen avulla. Estimoinnin parempi suorituskyky mahdollistaa myös profiilisäätöjen dynaamisen suorituskyvyn kasvattamisen. CD-säätö voitiin laajentaa kattamaan myös nopeita vaihteluita, jotka ovat aiemmin luokiteltu jäännösvaihteluksi. MD-säädölle voitiin kehittää säätöstrategia, jonka avulla sekä asetusarvojen seurantaa että häiriöiden vaimennusta pystyttiin parantamaan.

Abstract Energy production in combustion power plants is a significant source of anthropogenic carbon dioxide emissions. The targets of international climate agreements call for utilizing all available technologies to achieve rapid and cost-effective emission reductions. Carbon capture and storage is one of the possible technical solutions applied in combustion power plants. Circulating fluidized bed boilers have gained increasing popularity due to advantages in availability, emission control, fuel flexibility and option for using challenging fuels, and the possibility of using high-efficiency steam cycles. In the novel process of oxy-combustion, combustion air is replaced by a mixture of oxygen and recycled flue gas to facilitate the capture of carbon dioxide from the flue gas flow. Additional degrees of freedom become available for combustion control as the gas flow and composition can be controlled separately for fluidization and combustion purposes. In the research for this thesis, self-optimizing control was applied for the control structure design of a circulating fluidized bed boiler. Self-optimizing control offers a systematic tool for the early phases of control design, in which decisions have traditionally been made based on intuition, heuristics and previous experience. The self-optimizing control approach searches for controlled variables without a need for constant setpoint optimization when the process is affected by disturbances and implementation errors. Results presented in the thesis show that self-optimizing control can be applied in the control structure design of circulating fluidized bed combustion. A range of control structure alternatives were evaluated using steady-state approximations of a validated process model. For the novel oxy-combustion process, promising control structures were identified and could be dynamically demonstrated. / Tiivistelmä Energiantuotanto polttovoimalaitoksissa on merkittävä hiilidioksidipäästöjen lähde. Kansainväliset ilmastotavoitteet edellyttävät kaikkien käytettävissä olevien teknologioiden hyödyntämistä päästövähennysten aikaansaamiseksi nopeasti ja kustannustehokkaasti. Hiilidioksidin talteenotto on yksi mahdollisista teknisistä ratkaisuista polttovoimalaitoksissa. Kiertoleijukattilat ovat saavuttaneet kasvavaa suosiota etuinaan hyvä käytettävyys, tehokas päästöjen hallinta, soveltuvuus erilaisten haastavienkin polttoaineiden hyödyntämiseen ja mahdollisuus tehokkaiden höyrykiertojen käyttöön. Uudessa happipolttoprosessissa palamisilma korvataan hapen ja kierrätetyn savukaasun seoksella, mikä mahdollistaa hiilidioksidin talteenoton savukaasuista. Kiertoleijupolton säädön kannalta vapausasteet lisääntyvät, sillä leijutukseen ja polttamiseen käytettävän kaasun määrää ja koostumusta voidaan säätää erikseen. Väitöstutkimuksessa käytettiin itseoptimoivaa säätöä kiertoleijukattilan säätörakenteiden suunnitteluun. Itseoptimoiva säätö tarjoaa systemaattisen menetelmän säätösuunnittelun alkuvaiheeseen, jossa päätöksenteko on perinteisesti tehty esimerkiksi intuition, heuristiikan ja aiempien ratkaisujen perusteella. Menetelmän tavoitteena on löytää säädettävät muuttujat, joiden asetusarvot eivät vaadi jatkuvaa optimointia, vaikka prosessiin vaikuttavat erilaiset häiriöt ja mittausvirheet. Väitöstutkimuksen tulokset osoittavat, että itseoptimoiva säätö soveltuu kiertoleijupolton säätörakenteiden suunnitteluun. Erilaisten säätörakenteiden toimivuutta arvioitiin käyttäen validoidun prosessimallin tasapainotilan approksimaatioita. Uudelle happipolttoprosessille löydettiin lupaavia säätörakenteita, joiden toimintaa voitiin demonstroida myös dynaamisesti.

Abstract Smart adaptive systems provide advanced tools for monitoring, control, diagnostics and management of nonlinear multivariate processes. Data mining with a multitude of methodologies is a good basis for the integration of intelligent systems. Small, specialised systems have a large number of feasible solutions, but highly complex systems require domain expertise and more compact approaches at the basic level. Linguistic equation (LE) approach originating from fuzzy logic is an efficient technique for these problems. This research is focused on the smart adaptive applications, where different intelligent modules are used in a smart way. The nonlinear scaling methodology based on advanced statistical analysis is the corner stone in representing the variable meanings in a compact way to introduce intelligent indices for control and diagnostics. The new constraint handling together with generalised norms and moments facilitates recursive parameter estimation approaches for the adaptive scaling. Well-known linear methodologies are used for the steady state, dynamic and case-based modelling in connection with the cascade and interactive structures in building complex large scale applications. To achieve insight and robustness the parameters are defined separately for the scaling and the interactions. The LE based intelligent analysers are useful in the multilevel LE control and diagnostics: the LE control is enhanced with the intelligent analysers, adaptive and model-based modules and high level control. The operating area is extended with the predefined adaptation and specific events activate appropriate control actions. The condition, stress and trend indices are used for the detection of operating conditions. The same overall structure is extended to the scheduling and managerial decision support. The linguistic representation becomes increasingly important when the human interaction is essential. The new scaling approach is used in control and diagnostic applications and discussed in connection with previous multivariate modelling cases. The LE based intelligent analysers are the key modules of the system integration, which produces hybrid systems: fuzzy systems move gradually to higher levels, neural networks and evolutionary computing are used for tuning. The overall system is reinforced with advanced statistical analysis, signal processing, feature extraction, classification and mechanistic modelling. / Tiivistelmä Viisaat mukautuvat järjestelmät sisältävät kehittyneitä työkaluja epälineaaristen monimuuttujaisten prosessien valvontaan, säätöön, diagnostiikkaan ja johtamiseen. Laajaan menetelmäpohjaan perustuva tiedonrikastus on pohjana älykkäiden järjestelmien yhdistämiselle. Pienille erikoistuneille järjestelmille on monia toteutettavissa olevia ratkaisuja, mutta erittäin monimutkaiset järjestelmät vaativat alan asiantuntemusta ja kompakteja lähestymistapoja perustasolla. Sumeaan logiikkaan pohjautuva lingvististen yhtälöiden (linguistic equation, LE) menetelmä on tehokas ratkaisu näissä ongelma-alueissa. Tämä tutkimus kohdistuu viisaisiin mukautuviin sovelluksiin, jossa useita älykkäitä moduuleja käytetään yhdessä viisaalla tavalla. Kehittyneeseen tilastolliseen analyysiin perustuva epälineaarinen skaalausmenetelmä muodostaa ratkaisun kulmakiven: muuttujien merkitykset soveltuvat säädössä ja diagnostiikassa käytettävien älykkäiden indeksien kehittämiseen. Uudet rajoituksien käsittelymenetelmät yhdessä yleistettyjen normien ja momenttien kanssa mahdollistavat rekursiivisen parametriestimoinnin olosuhteisiin mukautuvassa skaalauksessa. Tunnettuja lineaarisia menetelmiä käytetään staattisessa, dynaamisessa ja tapauspohjaisessa mallintamisessa, jossa kaskadi- ja vuorovaikutusrakenteet laajentavat mallit tarvittaessa monimutkaisiin sovelluksiin. Prosessituntemuksen ja järjestelmien robustisuuden varmistamiseksi parametrit määritellään erikseen skaalausta ja vuorovaikutuksia varten. LE-pohjaiset älykkäät analysaattorit ovat hyödyllisiä monitasoisessa säädössä ja diagnostiikassa: LE-säätöä parannetaan älykkäiden analysaattorien, adaptiivisten ja mallipohjaisten moduulien sekä ylemmän tason säädön avulla. Käyttöaluetta laajennetaan ennalta määrätyllä adaptoinnilla sekä tiettyjen tapahtumien aktivoimilla erityisillä säätötoimenpiteillä. Kunto-, rasitus- ja trendi-indeksejä käytetään olosuhteiden tunnistamiseen. Sama rakenne laajennetaan tuotannon ajoitukseen ja päätöksenteontukeen, jossa inhimillisen vuorovaikutuksen käsittely tekee lingvistisen esityksen yhä tärkeämmäksi. Uutta skaalausmenetelmää tarkastellaan säätö- ja diagnostiikkasovelluksissa sekä vertaillaan lyhyesti sen käyttömahdollisuuksia aikaisemmin toteutetuissa monimuuttujamalleissa. LE-pohjaiset älykkäät analysaattorit ovat keskeisiä integroitaessa moduuleja hybridiratkaisuiksi: sumeat järjestelmät siirtyvät vähitellen ylemmille tasoille ja neuro- ja evoluutiolaskennassa keskitytään järjestelmien viritykseen. Kokonaisjärjestelmää vahvistetaan kehittyneellä tilastollisella analyysilla, signaalinkäsittelyllä, piirteiden erottamisella, luokittelulla ja mekanistisella mallintamisella.

Abstract This thesis reports the investigation of color tuning of two types of organic light emitting devices, transistors (OLETs) and diodes (OLEDs). Voltage tunable two color light emission was demonstrated for OLETs. For OLEDs, two kinds of color tuning methods were presented. For these, color tuning was realized using thermal annealing which changes the light emission color of the devices permanently. The two color light emission of the OLETs, employing a three-layer heterostructure device configuration, occurs in red and green. The device structure was first utilized for producing red light emission originating from a light emission layer made of Alq3:DCM that was deposited between the hole and electron transport layers made of DH-4T and DFH-4T, respectively. After modifying the fabrication process in order to raise the device performance by acquiring smoother active layers green light could also be produced by the devices. Green light emission originated from the electron transport layer. This took place during the electron transport mode, while the red emission was apparent while hole transport was active. The color of the light emission was therefore demonstrated as being tunable by voltage. For OLEDs, devices with one active polymeric layer, undoped and doped, were investigated. The undoped OLEDs had the light emission layer made of blue light emitting polyfluorene PFO. The OLEDs suffered from keto-defects shifting their light emission color from blue to greenish shade, a common problem occurring in widely used blue light emitting polyfluorenes. The work conducted and reported in this thesis demonstrated that thermal annealing can be used for diminishing this undesired green emission. For the doped OLEDs with the light emission layer made of a PFO:F8BT blend, color tuning was realized using thermal annealing as well. As a result of exposure to thermal treatment, the light emission color of these devices which was green as fabricated was converted to white. The phenomenon behind this effect was explained by phase separation between the host and dopant polymers of the light emission layer. / Tiivistelmä Tässä väitöskirjatyössä tutkitaan orgaanisten valoa emittoivien transistoreiden (OLET) ja diodien (OLED) värinsäätöä. Työssä tehtiin kolmikerrosrakenteisia OLETeja, jotka kykenevät emittoimaan valoa kahdella värillä ja joiden emittointiväri on jännitesäädettävissä. OLEDien osalta toteutettiin kaksi erilaista värinsäätömenetelmää, joissa molemmissa hyödynnettiin kuumennusta pysyvän värinvaihdon aikaansaamiseksi. Tutkitut OLETit emittoivat punaista ja vihreää valoa. Aluksi tutkittiin vastaavia komponentteja, jotka emittoivat vain punaista valoa. Näissä komponenteissa punaisen valon tuotti keskimmäinen valoemitterinä toiminut kerros (Alq3:DCM), jonka ala- ja yläpuolella olivat aukko- ja elektronijohtavat kerrokset (DH-4T ja DFH-4T). Komponenteilla saatiin tuotettua myös vihreää valoa, kun valmistusprosessia kehitettiin tasaisempien aktiivisten materiaalikerrosten valmistamiseksi. Vihreän valon todettiin olevan elektronijohtavan kerroksen tuottamaa. Kaksiväriemittoiva OLET tuotti vihreää valoa ollessaan elektronijohtavassa tilassa, ja punaista valoa aukkojohtavassa tilassa, emittointivärin ollessa näin jännitesäädettävissä. Työssä tutkittujen OLEDien valon emittointi perustui polymeerikerrokseen, joka oli toisissa OLEDeissa seostamaton ja toisissa seostettu. Seostamattomien OLEDien aktiivinen kerros oli tehty sinistä valoa tuottavasta polyfluoreenista (PFO), jossa usein ilmenee keto-virheitä, joiden vuoksi PFO:sta tehtyjen OLEDien valo muuttuu sinisestä vihertäväksi. Työssä osoitettiin, että kuumennusta voidaan käyttää sinisen emittointivärin palauttamiseen. Seostettujen OLEDien (PFO:F8BT) osalta kuumennusta käytettiin komponenttien emittointivärin muuttamiseksi alkuperäisestä emittointiväristä vihreästä valkoiseksi. Tämä ilmiö selitettiin valoa emittoivan kerroksen polymeerien välisellä faasierkaantumisella.