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CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
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Reliable Predictive Control Exploiting Operational Data with Real-time Applications

Description du projet

Un contrôle prédictif fiable avec des applications en temps réel

La commande prédictive par modèle (MPC pour Model predictive control) est largement utilisée dans les industries de transformation pour contrôler des systèmes contraints avec plusieurs entrées et sorties. La MPC est couramment utilisée dans une architecture à deux couches, ce qui permet à la couche supérieure de fournir le point de fonctionnement optimal. Cependant, des études ont montré qu’une amélioration significative des performances économiques de l’installation est possible en combinant les deux couches. L’un des problèmes qui empêchent l’adoption du schéma de commande susmentionné est la présence d’une discordance usine-modèle. Le projet ReConDa, financé par l’UE, utilise les idées qui forment la théorie du contrôle linéaire pour gérer l’inadéquation structurelle usine-modèle dans un cadre de commande prédictive par modèle non linéaire (NMPC) robuste. En conséquence, il est possible d'établir un fonctionnement sûr, fiable et économe en ressources.

Objectif

Model predictive control (MPC) is widely used in process industries to control constrained systems with multiple input and outputs. Traditionally, the MPC is used in a two layer architecture where the upper layer gives the economic optimal operating point and the MPC is used in the lower layer tracks the optimal operating point. Recent studies shows that a significant improvement in the economic performance of the plant can be obtained if both the layers are combined together. One of the pressing issues preventing the process industries from adopting the aforementioned control scheme is the presence of plant-model mismatch. The work on this project uses ideas form the linear control theory to handle the structural plant-model mismatch in a robust NMPC framework, efficiently. We develop a model-error model (MEM) which uses plant measurements to improve the knowledge of the plant. We focus on developing a systematic way of choosing the MEM structure based on the data collected from an industrial production plant and use them for monitoring and control purposes. We develop an algorithm which works in parallel with the commercially available advanced process control solutions and makes them robust to plant model mismatch. Our project builds a computationally tractable scheme for model-based NMPC robust against the plant-model mismatch. As a result, a safe, reliable and resource-efficient operation is established. The theoretical developments of the project are implemented into a software package and released as an open-source project such that the collaboration with academia and industrial stakeholders is fostered. A demonstration on an industrial production plant and a laboratory pilot plant is also planned to showcase the benefits of the developed techniques in the real-world environment. A sound dissemination plan of the project ensures that the project reaches its target audience.

Mots‑clés

Les mots-clés du projet tels qu’indiqués par le coordinateur du projet. À ne pas confondre avec la taxonomie EuroSciVoc (champ scientifique).

Programme(s)

Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.

Thème(s)

Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.

Régime de financement

Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.

MSCA-IF - Marie Skłodowska-Curie Individual Fellowships (IF)

Voir tous les projets financés dans le cadre de ce programme de financement

Appel à propositions

Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) H2020-MSCA-IF-2019

Voir tous les projets financés au titre de cet appel

Coordinateur

SLOVENSKA TECHNICKA UNIVERZITA V BRATISLAVE
Contribution nette de l'UE

La contribution financière nette de l’UE est la somme d’argent que le participant reçoit, déduite de la contribution de l’UE versée à son tiers lié. Elle prend en compte la répartition de la contribution financière de l’UE entre les bénéficiaires directs du projet et d’autres types de participants, tels que les participants tiers.

€ 155 364,48
Adresse
VAZOVOVA 5
81243 Bratislava
Slovaquie

Voir sur la carte

Région
Slovensko Bratislavský kraj Bratislavský kraj
Type d’activité
Higher or Secondary Education Establishments
Liens
Coût total

Les coûts totaux encourus par l’organisation concernée pour participer au projet, y compris les coûts directs et indirects. Ce montant est un sous-ensemble du budget global du projet.

€ 155 364,48
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