Model predictive control for wastewater treatment process with feedforward compensation

Shen, Wenhao; Chen, Xiaoquan; Pons, Marie‐Noëlle; Corriou, Jean‐Pierre

doi:10.1016/j.cej.2009.07.039

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“…En este caso, el controlador NPC presentó los mejores resultados, siendo también las otras dos alternativas, DMC y LQC, mejores respecto al control PI. Otra comparación posterior se presenta en Shen et al (2009). Aquí los controladores utilizados son el DMC, NMPC y QDMC 3 .…”

Section: Controlóptimo Y Predictivounclassified

“…Introducción de consideraciones económicas. Chotkowski et al (2005) NLMC / AD controlador NLMPC y adaptativo basado en modelo de referencia, Biswas et al (2007) GA Optimización de la cadena de tratamiento Holenda et al (2008) MPC control de DO manipulando K L a mediante un controlador MPC Piotrowski et al (2008) NLMC control predictivo no-lineal para DO incorporando los modelos de los sopladores Flores-Alsina et al (2008) optimización decisión de la mejor estrategia de control y los correspondientes set-points mediante optimización multicriterio Brdys et al (2008) NLMPC / CO Arquitectura jerárquica con supervisión, optimización y controladores de seguimiento Shen et al (2009) DMC / NMPC / QDMC control de las variables que componen el EQI, añadiendo restricciones duras en las variables manipuladas y restricciones suaves en las variables controladas Machado et al (2009) optimización Set-points para controles descentralizados basados en criterios económicos. Cristea et al (2011) NMPC Control predictivo hibrido con consideraciones económicas aplicado al control de aireación.…”

Section: Aplicación De Técnicas De Optimizaciónunclassified

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Control en Estaciones Depuradoras de Aguas Residuales: Estado actual y perspectivas

Vilanova

Santín²,

Pedret³

2017

Revista Iberoamericana de Automática e Informática Industrial R

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ResumenEste trabajo constituye la segunda parte de una revisión de la problemática del control de estaciones depuradoras de aguas residuales (EDAR) para el tratamiento de agua residual urbana. Después de haber presentado en la primera parte las perspectivas correspondientes al modelado y simulación, en esta segunda parte nos centramos en el control de las mismas. Esta depuración se realiza, mayoritariamente, mediante procesos biológicos, concretamente, mediante el denominado proceso de fangos activados. El hecho de tratar con un proceso biológico conlleva una elevada complejidad tanto desde el punto de vista de modelado como, por supuesto, de control. Se revisa el control de EDAR desde su perspectiva histórica, como de los lazos de control más usuales, problemáticas que presentan y algunas de las soluciones propuestas. Se realiza también una revisión de la aplicación de las diferentes técnicas de control catalogándolas de acuerdo a su filosofía. Para terminar se ofrece una visión de las tendencia actuales y perspectivas de desarrollos futuros. Palabras Clave:Estaciones depuradoras de aguas residuales, benchmarking, control y operación

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Section: Controlóptimo Y Predictivounclassified

Section: Aplicación De Técnicas De Optimizaciónunclassified

Control en Estaciones Depuradoras de Aguas Residuales: Estado actual y perspectivas

Vilanova

Santín²,

Pedret³

2017

Revista Iberoamericana de Automática e Informática Industrial R

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“…Proportional-integral-derivative (PID) controllers have been widely employed in this area [4,5]. However, a fixed parameter linear controller is not able to maintain a satisfactory tracking performance under the full range of operating conditions for such complicated system [2,6]. Bo Ying-chun (corresponding author, e-mail: boyingchun@sina.com.cn) is with the College of Information and Control Engineering, China University of Petroleum, Qingdao, China, 266580.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 98%

Heuristic Dynamic Programming Using Echo State Network For Multivariable Tracking Control Of Wastewater Treatment Process

Bo¹,

Qiao²

2014

Asian Journal of Control

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This paper proposes a heuristic dynamic programming (HDP) scheme to simultaneously control the dissolved oxygen concentration and the nitrate level in wastewater treatment processes (WWTP). Unlike traditional HDP schemes, the optimal control values are calculated in an analytical way by the proposed HDP controller. It can reduce the learning burden of the HDP controller to a great extent. The system model and the evaluation index J are approximated by two echo state networks (ESNs). Gradient-based learning algorithms are employed to train both ESNs online, and the convergence of the training algorithm is investigated based on Lyapunov theory. The performance of the proposed ESN-based HDP (E-HDP) controller is tested and evaluated on a WWTP benchmark. Experimental results demonstrate that the proposed approach can achieve effective performance.

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“…It was comprehensively studied in the literature from the theoretical points of view as a Riccati-based controller [3,4] and linear matrix inequality (LMI)-based controller [5][6][7][8][9]. Its practical applications can be found commonly in chemical and environmental processes [10,11].…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Regulation of methane gas output from an anaerobic reactor system using moving horizon $H_{\infty }$ control

Taşçıkaraoğlu¹,

Engin

2015

Turk J Elec Eng & Comp Sci

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Abstract:In this study, the moving horizon H∞ control used for tracking a desired methane gas output from an anaerobic wastewater treatment reactor is compared with classical H∞ control and a proportional-integral-derivative controller. The nonlinear system is first linearized around the set of equilibrium and operating points selected, and then the linear matrix inequalities required to comply with the constraints and guarantee the stability are constructed.Finally, the experimental results are obtained by implementing the control method in a MATLAB environment. It is concluded that moving horizon H∞ control yields satisfactory results.

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Model predictive control for wastewater treatment process with feedforward compensation

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Control en Estaciones Depuradoras de Aguas Residuales: Estado actual y perspectivas

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Heuristic Dynamic Programming Using Echo State Network For Multivariable Tracking Control Of Wastewater Treatment Process

Regulation of methane gas output from an anaerobic reactor system using moving horizon $H_{\infty }$ control

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