Aprèn - Carlos Ocampo-Martínez

L'objectiu d'aquest treball és implementar un controlador en una placa basada en Arduino per controlar una maqueta del sistema ball and beam i desenvolupar una documentació que pugui ajudar estudiants tant del Grau com del Màster d'Enginyeria Industrial de l'ETSEIB (o qual- sevol persona amb coneixements bàsics de control automàtic) a entendre el funcionament del controlador i com implementar-lo en un entorn real. Aquesta memòria documenta els diferents processos que s'han seguit per implementar el controlador. Aquests processos inclouen el muntatge del model físic, incloent els esquemàtics del circuit elèctric o les característiques més rellevants dels components, la inicialització i config- uració de la placa i la sintonització dels seus perifèrics. La memòria també inclou l'abstracció matemàtica del model físic, la qual és la clau del càlcul del controlador que finalment serà im- plementat a la placa Arduino i evaluat

El objetivo de este trabajo es implementar un controlador en una placa basada en Arduino para controlar una maqueta del sistema ball and beam y desarrollar una documentación que pueda ayudar a estudiantes tanto del Grado como del Máster de Ingeniería Industrial de la ETSEIB (o a cualquier persona con conocimientos básicos de control automático) a entender el fun- cionamiento del controlador y como implementarlo en un entorno real. Esta memoria documenta los diferentes procesos que se han seguido para implementar el con- trolador. Estos procesos incluyen el montaje del modelo físico, incluyendo los esquemáticos del circuito eléctrico o las características más relevantes de los componentes, la inicialización y configuración de la placa y la sintonización de sus periféricos. La memoria también incluye la abstracción matemática del modelo físico, la cual es la clave del cálculo del controlador que finalmente será implementado en la placa Arduino y evaluado

The goal of this project is to implement a controller in an Arduino based board in order to control a low-cost ball and beam model, and to develop a series of documentation which can help students from either ETSEIB Industrial Engineering Bachelor's or Master's Degree -or anyone with basic automatic control knowledge- understand the controller's functioning and how to implement it into a real environment. This memory documents the different processes which have been followed in order to imple- ment the controller. These processes include the model's physical layout assembly, including the electric circuit's schematics or the components' most relevant data, the initialization and configuration of the board and the tuning of its peripherals. It also includes the mathematical abstraction of the physical model, which is the key to the calculation of the controller which will be then implemented in the Arduino board and tested

A Learning Approach to Solving Automatic Control Problems

Treball Final de Grau

Parellada Calderer, Benjami

Tutor/a - Director/a: Aranda López, Juan; Ocampo-Martínez, Carlos; Martínez Piazuelo, Juan Pablo

Data de publicació: 2022

Facultat d'Informàtica de Barcelona (FIB)

Veure detall Accés al text complet

Els problemes de control automàtic poden ser extremadament difícils de resoldre per a qualsevol algoritme no adaptatiu. El control automàtic implica l'avaluació en temps real de les respostes d'un sistema que es retroalimenta sota condicions incertes. Aquestes circumstàncies d'incertesa són freqüents en diferents àrees d'enginyeria, que van des de simples controls de vàlvules fins a la conducció autònoma d'última generació. Tot i que s'ha demostrat que els algoritmes de control clàssics funcionen, actualment la tendència de crear sistemes altament complexos i més grans fa que els mètodes clàssics anteriors no sempre es puguin aplicar amb efectivitat. Això sol ser degut per la falta de dades per dissenyar el model matemàtic, o per tenir múltiples elements controlables dins del sistema. Veient com altres branques, com la Teoria de Jocs, modelen problemes amb aquestes característiques, proposem enfocaments procedents de l'Aprenentatge Per Reforç per resoldre aquest tipus de situacions en una metodologia basada en dades i sense models matemàtics. Concretament, presentem un estudi sobre diversos algoritmes d'aprenentatge de reforç multiagent i els apliquem als sistemes de drenatge urbà per provar-ne l'eficàcia. Els sistemes de drenatge urbà (UDS) són xarxes d'interconnexió de canonades i instal·lacions d'emmagatzematge que transporten les aigües residuals a les estacions de tractament d'aigües residuals, abans d'alliberar l'aigua a les masses d'aigua properes, eliminant-les de productes químics perillosos.

Automatic Control problems can be extremely challenging for any non-adapting algorithm to solve. Control involves the real-time evaluation of system responses under uncertain circumstances, and can be encountered in different areas of engineering, ranging from simple valve controls to State-of-the-Art autonomous driving. While classical control algorithms have been proven to work, in a trend of creating more complex and larger systems these previous methods cannot be always applied. This is usually due to incomplete data to design the mathematical model, or having multiple controllable elements in a system. Seeing how these types of problem can be modeled with Game Theory, we propose approaches coming from Reinforcement Learning to solve these sorts of situations in a model-free data-driven methodology. Concretely, we present a study on various Multi-Agent Reinforcement Learning algorithms and apply them on Urban Drainage Systems to test their efficacy. Urban Drainage Systems (UDS) are networks of interconnecting pipes and storage facilities that transport wastewater to Waste Water Treatment Plants, before releasing the water into nearby water bodies, removing them of dangerous chemicals.

Design of predictive controllers for alkaline electrolyzers

Projecte Final de Màster Oficial

Moliner Adell, Eva

Tutor/a - Director/a: Ocampo-Martínez, Carlos

Data de publicació: 2022

Escola Tècnica Superior d'Enginyeria Industrial de Barcelona (ETSEIB)

Veure detall Accés al text complet

A Non-Linear Model Predictive Approach for the Optimization-Based Control of a Biochemical Process

Treball Final de Grau

Etxagibel Begic, Kamil

Tutor/a - Director/a: Ocampo-Martínez, Carlos; Martínez Piazuelo, Juan Pablo

Data de publicació: 2022

Escola Tècnica Superior d'Enginyeria Industrial de Barcelona (ETSEIB)

Accés al text complet

Determinación de un modelo de sistema adecuado para la automatización de un laboratorio de control de procesos

Treball de recerca tutelat

Valencia Salazar, Paula

Tutor/a - Director/a: Ocampo-Martínez, Carlos

Data de publicació: 2022

Escola Tècnica Superior d'Enginyeria Industrial de Barcelona (ETSEIB)

Veure detall Accés al text complet

Diseño y simulación de un controlador predictivo multivariable para un electrolizador alcalino

Projecte Final de Màster Oficial

Caffarena Funcia, Blanca

Tutor/a - Director/a: Ocampo-Martínez, Carlos

Data de publicació: 2022

Escola Tècnica Superior d'Enginyeria Industrial de Barcelona (ETSEIB)

Veure detall Accés al text complet

En este trabajo se diseña y simula un controlador predictivo basado en modelo multiobjetivo para un sistema complejo de un electrolizador alcalino. Se explica y se comenta el análisis de los datos y la información que se ha podido extraer sobre el electrolizador alcalino de alta presión con límite inferior de explosividad del H2 del 4 %. Los gases de H2 y O2, deben suministrarse a altas presiones para evitar el uso de compresores. Dado que la pureza del gas disminuye con las altas presiones, se espera aumentar la presión de funcionamiento posible evitando la contaminación con una estrategia de control adecuada. En la búsqueda de aumentar la presión de funcionamiento de los electrolizadores alcalinos, se necesitan estrategias de control para disminuir la contaminación cruzada de los gases y, en consecuencia, aumentar la pureza del hidrógeno suministrado. Cabe resaltar que este trabajo ha tomado como base el modelo desarrollado anteriormente por el grupo de investigación correspondiente, con lo que se inicia el diseño de los controladores predictivos teniendo como base el conocimiento del comportamiento del sistema en lazo cerrado con otros controladores diseñados e incluso implementados experimentalmente. El diseño parte del modelo lineal a controlar ya desarrollado e incorpora el cálculo de los cambios óptimos en las variables manipuladas para lograr el resultado deseado y comprobar su precisión frente a otros controladores planteados en ese trabajo precedente. En este sentido, la modelización y el control son cuestiones clave para mejorar el funcionamiento y el diseño. El controlador se probará en un modelo lineal de alta fidelidad del electrolizador y debe ser capaz de mantener la impureza por debajo del 1 % en todos los casos, manteniendo, prácticamente en todos los escenarios, la diferencia de nivel de solución líquida entre ambos SC por debajo de 4 mm y un error de presión máximo de 0,5 %. Naturalmente, se mostrará las pruebas realizadas en el sistema real para validar el modelo, una vez más, y la estrategia de control desarrollada. Finalmente, se presentan y discuten todos los resultados obtenidos del sistema de lazo cerrado resultante basado en control predictivo con sus consecuentes conclusiones.

Robotic Cloth Manipulation: Real Implementation using Model Predictive Control and Reinforcement Learning

Projecte Final de Màster Oficial

Luque Acera, Adrià

Tutor/a - Director/a: Ocampo-Martínez, Carlos; Colomé Figueras, Adrià

Data de publicació: 2021

Escola Tècnica Superior d'Enginyeria Industrial de Barcelona (ETSEIB)

Accés al text complet

Robotic Cloth Manipulation: Real Implementation using Model Predictive Control and Reinforcement Learning

Projecte Final de Màster Oficial

Luque Acera, Adrià

Tutor/a - Director/a: Ocampo-Martínez, Carlos; Colomé Figueras, Adrià

Data de publicació: 2021

Escola Tècnica Superior d'Enginyeria Industrial de Barcelona (ETSEIB)

Accés al text complet

A simulation case study of optimal power flow using robust optimization versus CVaR

Treball Final de Grau

De Juan Vela, Pablo

Tutor/a - Director/a: Martínez Díaz, Sonia; Ocampo-Martínez, Carlos

Data de publicació: 2021

Centre de Formació Interdisciplinària Superior (CFIS)
Facultat de Matemàtiques i Estadística (FME)
Escola Tècnica Superior d'Enginyeria Industrial de Barcelona (ETSEIB)

Veure detall Accés al text complet

En aquest treball examinem una problemàtica creada per la gran introducció d'energies renovables a les xarxes elèctriques. Una limitació de les energies renovables és la seva incertesa i intermitència. Abordarem el problema de control d'una xarxa elèctrica desd'un punt de vista probabilístic. Aquestes limitacions probabilístiques solen resoldre's assumint una distribució a priori de les dades i treballant amb eines més estàndards a partir de l'optimització de restriccions probabilístiques, com ara els mètodes de valor condicional al risc (CVaR). Aquest treball ampliarà treballs existents anteriorment en modelització de xarxes energètiques. Considerem un flux de potència òptim subjecte a restriccions de potència de corrent continu i fonts d'energia intermitents, el problema es formula com un problema de control d'horitzó finit. Per fer front a la incertesa sense modelar, reformulem el problema com una optimització robusta en la distribució. Per tractabilitat, apliquem una transformació existent que condueix a un programa lineal enter mixt més senzill. També comparem aquesta reformulació amb l'aproximació CVaR. A continuació, avaluem en una simulació la viabilitat d'aquest mètode de control a l'estàndard de bus IEEE-14 i comprovem la seva robustesa amb casos crítics. Concloem que la reformulació dóna un bon rendiment quan hi ha prou dades. Una bona elecció de paràmetres i conèixer les compensacions que s'estan fent són claus per millorar el resultat desitjat.

En este trabajo se analiza la problemática creada por la gran introducción de energías renovables en las redes eléctricas. Una limitación de las energías renovables es su incertidumbre e intermitencia, estas características obligan a replantear la manera en la opera el contorl de la red. Abordaremos el problema de control de redes eléctricas desde un punto de vista probabilísto. Esto se traduce en que problemas de optimización con restricciones probabilísticas suelen resolverse asumiendo una distribución a priori de los datos y trabajando con herramientas más estándar de optimización de restricciones de azar, como los métodos de valor en riesgo condicional (CVaR). Este trabajo amplia los trabajos realizados anteriormente en la modelización de redes de energía. Consideramos un flujo de potencia óptimo sujeto a restricciones de red en corriente continua y fuentes de energía intermitentes, el problema se formula como un problema de control de horizonte finito. Para hacer frente a la incertidumbre no modelada, reformulamos el problema como una optimización distributivamente robusta. Para facilitar la trazabilidad, aplicamos una transformación existente que conduce a un programa lineal entero mixto más sencillo. También comparamos esta reformulación con la aproximación CVaR. A continuación, evaluamos en una simulación la viabilidad de este método como de control en el caso práctico de la red IEEE-14 y comprobamos su robustez con escenarios de casos críticos. Concluimos que la reformulación ofrece un buen rendimiento cuando hay suficientes datos. Una buena elección de los parámetros y el conocimiento de las compensaciones que se hacen son claves para mejorar el resultado deseado.

In this work we look at a main problem created by the large introduction of renewable energy in power grids. A limitation of renewable energy is its uncertainty and intermittency. This probabilistic constraints are usually solved by assuming an a priori distribution of the data and working with more standard tools from chance constraint optimization such as Conditional Value-at-risk (CVaR) methods. This work will be expanding on previously existing work in energy grid modelling. We consider an optimal power flow problem subject to DC power flow constraints and uncertain energy sources, the problem is formulated as a finite horizon control problem. To deal with unmodelled uncertainty we reformulate the problem as distributionally robust optimization. For tractability we apply an existing transformation that leads to a simpler mixed integer linear program. We will also compare this reformulation with the CVaR approximation and explore their relationships. Then we evaluate in a simulation the practicality of this method by simulating it in the IEEE-14 bus standard test case and we test their robustness with critical case scenarios. We conclude that the reformulation gives good performance when there is enough data. In most models good parameter tuning is key for improving the desired outcome. We see that in all scenarios improving robustness usually decrease performance cost so there is a trade off to be made.

Robot Learning from Demonstration with Gaussian Processes

Projecte Final de Màster Oficial

Arduengo García, Miguel

Tutor/a - Director/a: Ocampo-Martínez, Carlos

Data de publicació: 2021

Escola Tècnica Superior d'Enginyeria Industrial de Barcelona (ETSEIB)

Veure detall Accés al text complet

Autonomous systems are no longer confined to factories, but they are progressively spreading to urban, social, and assistive domains. However, in order to become handy co-workers and helpful assistants, robots must be endowed with quite different abilities than their industrial ancestors, and a lot of additional research is still required. A key challenge in intelligent robotics is creating autonomous agents that are capable of directly interacting with the world around them to achieve their goals. Learning plays a central role in intelligent autonomous systems, as the real world contains too much uncertainty and a robot must be capable of dealing with environments that neither it nor its designers have foreseen. Learning from demonstration is a promising paradigm that allows robots to learn complex tasks that cannot be easily scripted, but can be demonstrated by a human teacher. In this thesis, we develop complete learning from demonstration framework. We first present a whole-body teleoperation approach for human motion transfer, which allows a teacher equipped with a motion capture system to intuitively provide demonstrations to a robot. Then, to learn a generalized rep- resentation of the task which can be adapted to unforeseen scenarios, we unify in a single, entirely Gaussian-Process-based formulation, the main components of a state-of-the-art method. We evaluate our approach through a series of real-world experiments with the manipulator robot TIAGo, achieving satisfactory results. Finally, we must be aware that we are in a technological inflection point in which robots are developing the capacity to greatly increase their cognitive and physical capabilities. This will raise complex issues regarding the economy, ethics, law, and the environment, which we provide an overview of in this thesis. Intelligent robotics offer an unimaginable spectrum of possibilities, with the appropriate attention and the right policies they open the doors to new sources of value and growth. However, it is in the hands of scientists and engineers to not look away and anticipate the potential impacts in order to turn robots into the motor of global prosperity

Robot Learning from Demonstration with Gaussian Processes

Projecte Final de Màster Oficial

Arduengo García, Miguel

Tutor/a - Director/a: Ocampo-Martínez, Carlos

Data de publicació: 2021

Escola Tècnica Superior d'Enginyeria Industrial de Barcelona (ETSEIB)

Veure detall Accés al text complet

Real-Data-Based Modelling and Torque Vectoring Algorithm for a 4-Wheel-Drive Formula Student Vehicle

Treball Final de Grau

Morera Torres, Eduard

Tutor/a - Director/a: Ocampo-Martínez, Carlos

Data de publicació: 2020

Escola Tècnica Superior d'Enginyeria Industrial de Barcelona (ETSEIB)

Veure detall Accés al text complet

Development and implementation of real-time control strategies based on FPGA

Treball Final de Grau

Prats Moreu, Santi

Tutor/a - Director/a: Ocampo-Martínez, Carlos

Data de publicació: 2020

Escola Tècnica Superior d'Enginyeria Industrial de Barcelona (ETSEIB)

Accés al text complet

Analysis and design of a lateral force estimator for a Formula Student vehicle

Treball Final de Grau

Blázquez Romañá, Adrián

Tutor/a - Director/a: Ocampo-Martínez, Carlos

Data de publicació: 2020

Escola Tècnica Superior d'Enginyeria Industrial de Barcelona (ETSEIB)

Veure detall Accés al text complet

Vehicle dynamic controls are a very important aspect in the automotive industry, especially in electric or hybrid vehicles, as they allow the car to obtain a better driving performance and power-train management systems. In racing cars, the control systems related to power distribution such as the Torque Vectoring are especially important and they open an amount of possibilities related to the tire forces distribution in order to increase the vehicle dynamics behavior and obtain the maximum efficiency possible. They include the control and use of tire forces, which is a difficult task specially because of their nonlinearities, as they are the only points of interaction with the road and they limit the dynamic behavior of the car. In this work, the lateral vehicle dynamics are analyzed and modeled so a tire cornering force estimator can be designed and integrated to the current Torque Vectoring control system of a Formula Student vehicle to improve its performance. Four different observers (a Luenberger, Extended Kalman Filter, Unscented Kalman Filter and a Moving Horizon Estimator) that will be analyzed and compared are designed with matlab and CasADi and simulated with the IPG CarMaker software in order to validate them. It is a full simulation work and it will require of a future implementation in the actual car. The lateral dynamics of the car are modeled using a seven-variable state-space representation, which is discretized and validated during the project. The different parameters of the observers are tuned so they estimate the tire forces properly and the estimators are finally compared according to some Key Performance Indicators (KPIs) so one of the four estimation options is chosen as the best observer to integrate in the car. The final conclusion of the work is that the Moving Horizon Estimator proposed is the best option to estimate the tire cornering forces properly as it meets all the necessary requirements to be integrated in the car and it can be used to provide the inputs of the Torque Vectoring system.

Analysis and Control of a Lur'e System with Sector-Bounded, Slope-Restricted Nonlinearities Using Linear and Bilinear Matrix Inequalities

Treball Final de Grau

Wells Cembrano, Sandra Cristina

Tutor/a - Director/a: Ocampo-Martínez, Carlos; Braatz, Richard

Data de publicació: 2020

Centre de Formació Interdisciplinària Superior (CFIS)
Escola Tècnica Superior d'Enginyeria de Telecomunicació de Barcelona (ETSETB)
Facultat de Matemàtiques i Estadística (FME)

Veure detall Accés al text complet

L'objectiu d'aquesta tesi és l'anàlisi i el control d'un sistema de Lur'e, és a dir, un sistema amb un camí directe lineal i invariant en el temps i amb una realimentació no lineal estàtica, amb restriccions de sector i de pendent en les seves no-linealitats. Aquesta descripció engloba una àmplia classe de sistemes que apareixen comunament en una àmplia gamma de disciplines d'enginyeria. L'enfocament d'aquest treball es basa en la teoria d'estabilitat de Lyapunov i utilitza desigualtats de matrius lineals per proposar criteris per a l'estabilitat absoluta del sistema i els guanys l2 i RMS, i desigualtats de matrius bilineals per proposar criteris per al seu control per realimentació d'estat i estimació d'estat. Aquest tipus de condicions, en particular les desigualtats de matrius lineals, són convenients de tractar computacionalment, ja que els problemes d'optimització a que donen lloc són convexos. S'obtenen resultats numèrics per a diversos exemples, els quals mostren una millora significativa respecte a les condicions anteriors de la literatura.

El objetivo de esta tesis es el análisis y el control de un sistema de Lur'e, es decir, un sistema con un camino directo lineal e invariante en el tiempo y con una realimentación no lineal estática, con restricciones de sector y de pendiente en sus no-linealidades. Esta de- scripción engloba una amplia clase de sistemas que aparecen comúnmente en una amplia gama de disciplinas de ingeniería. El enfoque de este trabajo se basa en la teoría de estabilidad de Lyapunov y utiliza desigualdades de matrices lineales para proponer criterios para la estabil- idad absoluta del sistema y las ganancias l2 y RMS, y desigualdades de matrices bilineales para proponer criterios para su control por realimentación de estado y estimación de estado. Este tipo de condiciones, en particular las desigualdades de matrices lineales, son convenientes tratar computacionalmente, ya que los problemas de optimización a que dan lugar son con- vexos. Se obtienen resultados numéricos para varios ejemplos, los cuales muestran una mejora significativa respecto a las condiciones anteriores de la literatura.

The aim of this thesis is to analyze and control a Lur'e system, i.e., a system with a linear time-invariant forward path and a nonlinear static feedback with sector and slope constraints on its nonlinearities. This description encompasses a broad class of systems that commonly arise in a wide range of engineering disciplines. The approach of this work is based on Lyapunov stability theory and uses linear matrix inequalities to propose criteria for the system's absolute stability and l2- and RMS-gains, and bilinear matrix inequalities to propose criteria for state feedback control and state estimation. These types of conditions, in particular linear matrix inequalities, are conveniently treated computationally, as the optimization problems that they give rise to are convex. Numerical results are obtained for several examples, showing a significant improvement with respect to previous conditions in the literature.

iMOVE: Development of a hybrid control interface based on sEMG and movement signals for an assistive robotic manipulator

Projecte Final de Màster Oficial

Ramon Borràs, Marina

Tutor/a - Director/a: Lobo Prat, Joan; Colomé Figueras, Adrià; Ocampo-Martínez, Carlos

Data de publicació: 2020

Escola Tècnica Superior d'Enginyeria Industrial de Barcelona (ETSEIB)

Veure detall Accés al text complet

Determinación de características de pronunciación de letras mediante el análisis frecuencial de fonemas

Treball Final de Grau

Oukar Tatari, Abdulrahim

Tutor/a - Director/a: Ocampo-Martínez, Carlos

Data de publicació: 2020