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Fault-tolerant Model-based Predictive Control Applied to Industrial Processes

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dc.contributor.advisor Adam, Eduardo José
dc.contributor.author Bernardi, Emanuel
dc.contributor.other Basualdo, Marta Susana
dc.contributor.other Ferramosca, Antonio
dc.contributor.other Vega, Jorge Rubén
dc.date.accessioned 2021-11-03T12:53:56Z
dc.date.available 2021-11-03T12:53:56Z
dc.date.issued 2021-10-21
dc.identifier.uri https://hdl.handle.net/11185/6279
dc.description Fil: Bernardi, Emanuel. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería Química; Argentina. es_ES
dc.description.abstract Las plantas modernas dependen de sofisticados sistemas de control para cumplir con los requisitos de rendimiento y estabilidad. En particular, el diseño de un controlador por retroalimentación convencional para un sistema complejo, puede resultar en un desempeño insatisfactorio, o incluso en inestabilidad, frente al mal funcionamiento de actuadores, sensores u otros componentes del sistema. En vista de estos aspectos, esta tesis aborda el diseño, desarrollo y evaluación de controladores tolerantes a fallas para procesos industriales típicos, que aseguren el cumplimiento de las limitaciones operativas a pesar de la presencia de fallas. Primero, se introduce el estado de arte y los principales conceptos específicos. Luego, se presentan dos estrategias basadas en modelos. Por un lado, el diseño de un nuevo esquema de detección y diagnóstico fallas basado en observadores y el desarrollo de un controlador predictivo adaptativo se combinan para implementar un sistema de control tolerante a fallas activo no lineal, sobre la base de la representación de sistemas lineales de parámetros variables. Por otro lado, se propuso un controlador predictivo tolerante a fallas basado en optimización para desarrollar un sistema de gestión de energía de nivel terciario, basado en una planta de energía de una destilería de caña de azúcar. Por último, es importante señalar que para cada esquema propuesto se presentó un escenario de simulación realista. Habilitando amplias discusiones sobre su desempeño y efectividad, a través de observaciones gráficas e índices métricos. es_ES
dc.description.abstract Modern plants rely on sophisticated control systems to meet performance and stability requirements. In particular, a conventional feedback control design for a complex system may result in unsatisfactory performance, or even instability, in the event of malfunctions in actuators, sensors or other system components. In view of these aspects, this thesis addresses the design, development and evaluation of fault-tolerant controllers for typical industrial processes, which ensure the compliance of operational constraints despite the presence of faults. To begin with, the current state-of-art and the main specific concepts are introduced. Then, two model-based strategies are presented. On the one side, the design of a novel observer-based fault detection and diagnosis scheme and the development of an adaptive predictive controller are combined to deploy a non-linear active fault-tolerant control system, on the basis of the linear parameter varying system representation. This proposed scheme is evaluated on typical non-linear chemical industrial processes. On the other hand, an optimisation-based fault-tolerant predictive controller was proposed to develop a tertiary-level energy management system, based on a sugarcane distillery power plant. Lastly, it is important to remark that for each proposed scheme a realistic simulation scenario was presented. Enabling vast discussions about its performance and effectiveness, via graphical observations and metric indices. en_EN
dc.description.sponsorship Universidad Tecnológica Nacional es_ES
dc.format application/pdf
dc.language.iso eng es_ES
dc.rights info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.uri Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
dc.subject Model-based Predictive Control en_EN
dc.subject Fault-tolerance en_EN
dc.subject Fault detection en_EN
dc.subject Fault diagnosis en_EN
dc.subject Non-linear process en_EN
dc.subject Industrial process en_EN
dc.subject Control predictivo basado en modelos es_ES
dc.subject Tolerancia a fallas es_ES
dc.subject Detección de fallas es_ES
dc.subject Diagnóstico de fallas es_ES
dc.subject Proceso no lineal es_ES
dc.subject Industria de procesos es_ES
dc.title Fault-tolerant Model-based Predictive Control Applied to Industrial Processes en_EN
dc.title.alternative Control predictivo basado en modelo tolerante a fallas aplicado a la industria de procesos es_ES
dc.type info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
dc.type info:ar-repo/semantics/tesis doctoral
dc.type info:eu-repo/semantics/acceptedVersion
dc.type SNRD es_ES
unl.degree.type doctorado
unl.degree.name Doctorado en Tecnología Química
unl.degree.grantor Facultad de ingeniería Química
unl.formato application/pdf


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