En el presente proyecto se pretende, por una parte, desarrollar herramientas avanzadas que permitan aplicar la metodología de optimización multiobjetivo en el diseño de sistemas de control para procesos multivariables complejos y, por otra, avanzar en el desarrollo de controladores multivariables utilizando optimización multiobjetivo, haciendo especial hincapié en controladores predictivos basados en modelos (ampliamente usados en industria de proceso). Adicionalmente, todos los resultados se validarán en aplicaciones relevantes en diversos campos de la ingeniería, principalmente energía y transporte. En particular, se va a trabajar sobre sistemas basados en pilas de combustible tipo PEM (tanto para aplicaciones estáticas como móviles) y en aspectos relacionados con la búsqueda de puntos de operación óptimos, gestión de energía en vehículos, control de trayectorias, etc.

En su faceta científica, el proyecto buscará dar soluciones novedosas en las tres componentes fundamentales de un problema de optimización multiobjetivo: en la fase de selección de objetivos, acercándolos a las necesidades del diseñador; en la fase de optimización mejorando los algoritmos actuales para tratar un número elevado de variables y de restricciones; y en la fase de soporte a la decisión mejorando los sistemas de incorporación de preferencias del diseñador y de visualización multidimensional.

Además, aplicando las herramientas multiobjetivo desarrolladas al diseño de controladores multivariables se pretende conseguir una forma intuitiva e interpretable de ajuste de dichos controladores especialmente frente a problemas de control que presentan muchas restricciones.  En concreto, como metodología de control se utilizará el control predictivo basado en modelos o MPC, que además de ser una tecnología con gran aceptación industrial, guarda una estrecha relación con la optimización. Paralelamente, dada la importancia que tienen los modelos y sensores virtuales cuando se quiere controlar procesos multivariables complejos, se aplicará también la metodología multiobjetivo para conseguir avances tanto en la calidad y fiabilidad de los modelos dinámicos como en el desarrollo de sensores virtuales.

OBJETIVOS ESPECÍFICOS

Objetivos científicos:

1. Desarrollo de nuevos algoritmos de optimización multiobjetivo y/o variantes de los existentes para mejorar las prestaciones en problemas con muchas variables y muchas restricciones.
2. Desarrollo de técnicas y procedimientos que, incorporadas a los algoritmos de optimización incrementen la pertinencia en el conjunto de soluciones obtenidas.
3. Desarrollo de herramientas para comparación de frentes de Pareto multidimensionales y su incorporación en un software interactivo de soporte a la decisión orientado a la ingeniería de control.
4. Diseño de agregadores o nuevas metodologías de incorporación de preferencias para el sistema de soporte a la decisión.
5. Desarrollo de nuevos indicadores/objetivos para posibilitar el uso de la metodología multiobjetivo en la identificación de modelos para MPC, ajuste de parámetros de controladores y gestión de referencias.
6. Diseño de sensores virtuales fiables ante incertidumbres o errores en los modelos y ante incertidumbres en el tratamiento de las restricciones utilizando técnicas de optimización heurística.
7. Desarrollo de modelos de predicción a p-pasos simplificados para su incorporación en controladores MPC en línea.
8. Diseño de controladores predictivos multiobjetivo, con aplicación de la metodología de la optimización multiobjetivo y automatización de la fase de toma de decisiones

Objetivos tecnológicos:

1. Desarrollar un modelo dinámico no lineal completo del sistema de propulsión de un vehículo basado en pila PEM (pila de combustible, baterías, bus de continua, motor brushless)
2. Desarrollo de un sistema HIL (Hardware-In-the-Loop) para ensayos preliminares y de validación de controladores para las dos plataformas nombradas anteriormente.
3. Desarrollo e implementación de algoritmos de optimización y control avanzado para gestión energética de sistemas basados en pila de combustible. (Módulo de gestión de energía) con las adaptaciones correspondientes a cada una de las dos plataformas de prueba.