Descrizione del progetto
Controllo predittivo affidabile con applicazioni in tempo reale
Il controllo predittivo basato su modello (MPC, Model Predictive Control) è ampiamente utilizzato nelle industrie di trasformazione per controllare i sistemi vincolati con più ingressi e uscite. Il controllo predittivo basato su modello è comunemente usato in un’architettura a due strati, consentendo allo strato superiore di fornire il punto di funzionamento ottimale. Tuttavia, alcuni studi hanno dimostrato che è possibile ottenere un notevole miglioramento delle prestazioni economiche dell’impianto se entrambi gli strati sono combinati insieme. Una delle questioni che impediscono l’adozione del suddetto schema di controllo è la presenza di disallineamenti modello-impianto. Il progetto ReConDa, finanziato dall’UE, utilizza le idee che formano la teoria del controllo lineare per gestire il disallineamento strutturale modello-impianto in una solida struttura di controllo predittivo basato su modello non lineare (NMPC, Non-linear Model Predictive Control). Di conseguenza, viene stabilito un funzionamento sicuro, affidabile ed efficiente sotto il profilo delle risorse.
Obiettivo
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.
Campo scientifico (EuroSciVoc)
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
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Invito a presentare proposte
(si apre in una nuova finestra) H2020-MSCA-IF-2019
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MSCA-IF - Marie Skłodowska-Curie Individual Fellowships (IF)Coordinatore
81243 Bratislava
Slovacchia