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CONTROL PREDICTIVO BASADO EN ESCENARIOS PARA SISTEMAS LINEALES CON SALTOS MARKOVIANOS

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CONTROL PREDICTIVO BASADO EN ESCENARIOS PARA SISTEMAS LINEALES CON SALTOS MARKOVIANOS

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dc.contributor.advisor Sala Piqueras, Antonio es_ES
dc.contributor.author Hernández Mejías, Manuel Alejandro es_ES
dc.date.accessioned 2016-09-01T09:03:12Z
dc.date.available 2016-09-01T09:03:12Z
dc.date.created 2016-07-19 es_ES
dc.date.issued 2016-09-01 es_ES
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10251/68512
dc.description.abstract [EN] In this thesis, invariant-set theory is used to study the stability and feasibility of constrained scenario-based predictive controllers for Markov-jump linear systems. In the underlying optimisation problem of the predictive controllers technique, considers all possible future realisations of certain variables (uncertainty, disturbances, operating mode) or just a subset of those. Two different scenarios denoted as not risky and risky are studied. In the former, the trajectories of the system with initial states belonging to certain invariant sets, converge (in mean square sense) to the origin or an invariant neighbourhood of it with 100% probability. In such cases, the conditions that scenario trees must meet in order to guarantee stability and feasibility of the optimisation problem are analysed. Afterwards, the scenario-based predictive controller for Markov-jump linear systems under hard constraints and no disturbances is formulated. A study is presented for risky scenarios to determine sequence-dependent controllable sets, for which there exists a control law such that the system can be driven to the origin only for a particular realisation of uncertainty, disturbances, etc. A control law (optimal for disturbances-free systems and suboptimal for disturbed systems) able to steer the system to the origin with a probability less than 100% (denoted as reliability bound), is proposed for states belonging to those regions. Note that closed-loop unstable systems have zero reliability bound. Hence, an algorithm to determine the mean-time to failure is developed. In this context, failure means a violation in the constraints of the process' states and/or inputs in a future time. en_EN
dc.description.abstract [ES] La presente tesis emplea la teoría de conjuntos invariantes para el estudio de estabilidad y factibilidad de controladores predictivos basados en escenarios para sistemas lineales con saltos markovianos sujetos a restricciones. En el problema de optimización subyacente a la técnica de controladores predictivos, se consideran bien sea todas las posibles realizaciones futuras de una variable (incertidumbres, perturbaciones, modo de funcionamiento) o solo un subconjunto de estas. Se estudian dos escenarios diferentes, denotados como: a) escenarios no arriesgados y b) escenarios arriesgados, entendiéndose como no arriesgados, aquellos en donde las trayectorias del sistema con estados iniciales pertenecientes a ciertos conjuntos invariantes, convergen --en media-- al origen o a una vecindad invariante de este con un 100% de probabilidad. Para estos casos, se presenta un análisis de las condiciones que deben cumplir los árboles de escenarios para garantizar estabilidad --en media-- y factibilidad del problema de optimización. Luego se formula el control predictivo basado en escenarios para sistema lineales con saltos markovianos sujeto a restricciones y en ausencia de perturbaciones. En presencia de escenarios arriesgados, se propone el cálculo de conjuntos controlables dependientes de secuencias para los cuales existen una ley de control tal que el sistema puede ser conducido al origen, solo para una realización en particular de la incertidumbre, perturbaciones, etc. Para estados pertenecientes a estos conjuntos, se propone una ley de control (óptima para el caso de sistemas libres de perturbaciones y, subóptima para sistemas perturbados) capaz de dirigir el sistema al origen con una probabilidad menor al 100%, dicha probabilidad es denotada como cota de confiabilidad. Sistemas inestables en lazo cerrado tienen cota de confiabilidad igual a cero, por consiguiente se diseña un algoritmo que determina el tiempo medio para fallar. En este contexto, un fallo se entiende como la violación de las restricciones en los estados y/o entradas del proceso en algún instante de tiempo futuro. es_ES
dc.description.abstract [CAT] La present tesi empra la teoria de conjunts invariants per a l'estudi d'estabili-tat i factibilidad de controladors predictius basats en escenaris per a sistemes lineals amb salts markovians subjectes a restriccions. En el problema d'optimit-zació subjacent a la tècnica de controladors predictius, es consideren bé siga totes les possibles realitzacions futures d'una variable (incerteses, pertorbacions, modes de funcionament) o només un subconjunt d'aquestes. S'estudien dos escenaris diferents, denotats com a escenaris no arriscats i arriscats, entenent-se com no arriscats, aquells on les trajectòries del sistema amb estats inicials pertanyents a certs conjunts invariants, convergeixen --en mitjana-- a l'origen o a un veïnatge invariant d'est amb un 100% de probabilitat. Per a aquests casos, es presenta una anàlisi de les condicions que han de complir els arbres d'escenaris per a garantir estabilitat --en mitjana-- i factibilidad del problema d'optimització. Després es formula el control predictiu basat en escenaris per a sistema lineals amb salts markovians subjecte a restriccions i en absència de pertorbacions. En presència d'escenaris arriscats, es proposa el càlcul de conjunts controlables dependents de seqüències per als quals existeix una llei de control tal que el sistema pot ser conduït a l'origen, solament per a una realització en particular de l'incertesa, pertorbacions, etc. Per a estats pertanyents a aquests conjunts, es proposa una llei de control (òptima per al cas de sistemes lliures de pertorbacions i, subóptima per a sistemes pertorbats) capaç de dirigir el sistema cap a l'origen amb una probabilitat menor del 100%, aquesta probabilitat és denotada com a cota de confiabilitat. Sistemes inestables en llaç tancat tenen cota de confiabilitat igual a zero, per tant es dissenya un algoritme que determina el temps mitjà per a fallar. En aquest context, una fallada s'entén com la violació de les restriccions en els estats i/o entrades del procés en algun instant de temps futur. ca_ES
dc.language Español es_ES
dc.rights Reserva de todos los derechos es_ES
dc.subject Control predictivo basado en modelo es_ES
dc.subject Sistemas lineales con saltos markovianos es_ES
dc.subject Cadenas de Markov es_ES
dc.subject Sistemas lineales sujeto a restricciones es_ES
dc.subject Teoría de conjunto invariante es_ES
dc.subject Estabilidad en media cuadrática es_ES
dc.subject Conjunto terminal es_ES
dc.subject Conjunto factible es_ES
dc.subject Control predictivo basado en escenarios es_ES
dc.subject Tiempo medio para fallar es_ES
dc.subject Análisis de confiabilidad es_ES
dc.subject Control tolerante a fallos es_ES
dc.subject Optimización minimax es_ES
dc.subject.classification INGENIERIA DE SISTEMAS Y AUTOMATICA es_ES
dc.title CONTROL PREDICTIVO BASADO EN ESCENARIOS PARA SISTEMAS LINEALES CON SALTOS MARKOVIANOS es_ES
dc.type Tesis doctoral es_ES
dc.identifier.doi 10.4995/Thesis/10251/68512 es_ES
dc.rights.accessRights Abierto es_ES
dc.contributor.affiliation Universitat Politècnica de València. Departamento de Ingeniería de Sistemas y Automática - Departament d'Enginyeria de Sistemes i Automàtica es_ES
dc.description.bibliographicCitation Hernández Mejías, MA. (2016). CONTROL PREDICTIVO BASADO EN ESCENARIOS PARA SISTEMAS LINEALES CON SALTOS MARKOVIANOS [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. doi:10.4995/Thesis/10251/68512. es_ES
dc.description.accrualMethod TESIS es_ES
dc.type.version info:eu repo/semantics/acceptedVersion es_ES
dc.relation.pasarela 8908 es_ES


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