Novel data-driven control approaches : application in essential oil extraction processes

Abstract

En esta disertación se desarrollan nuevos métodos para el diseño de controladores a partir de datos para sistemas lineales, útiles cuando el modelo de planta no está disponible. Se han considerado dos aproximaciones: (1) conjuntos de membresía (SMT) y (2) la parametrización de Youla-Kucera (YKDDC). En SMT, el ruido se considera desconocido pero limitado y un criterio adecuado basado en datos se establece de acuerdo con el problema de ajuste a un modelo de referencia. Tal formulación permite establecer límites a los parámetros del controlador a través de técnicas de programación lineal. El enfoque SMT ha sido experimentalmente validado en un sistema de suspensión activa a través de un experimento de Monte-Carlo, y se ha comparado con metodología VRFT. Por otro lado, el modelado y el control de los procesos de extracción de aceites esenciales se estudian exhaustivamente. Se proponen estrategias para una operación óptima de extracción y regulación de la temperatura. Un calentador óhmico a escala de laboratorio se ha diseñado y construido, el cual es capaz de extraer el aceite esencial de 100 [g] de masa vegetal (hierba aromática). Las características seleccionadas del destilador permitieron obtener cantidades medibles de aceite de eucalipto, todo con el fin de obtener las curvas de extracción cinética. Los resultados experimentales indican que nuestra trayectoria óptima de potencia de calentamiento permite importantes ahorros de energía, manteniendo un rendimiento estadísticamente igual al rendimiento con una entrada de potencia constante. Además, el enfoque propuesto de YK-DDC se aplica para la regulación de la temperatura.