Direct data-driven control system design : theory and applications

In many industrial applications, a mathematical description of the plant is not available or the modeling study is too expensive and time-consuming. Data-driven methods overcome these problems, allowing the control engineer to quickly select the best model of the process in a specific class, in order to use it for design purpose. Nevertheless, in classical system-identification procedures, it is difficult to find a model which is both simple and reliable. Moreover, detecting which dynamics is relevant for the final control objective is not a simple task. In the so-called “direct” data-driven methodologies, a controller is directly selected from data, without need to identify a model of the system. In this way, process dynamics are automatically considered relevant or not, depending only on their weight on the final control index. In this work, existing direct data-driven design methods are extended to a larger class of industrially relevant problems, including control of time-delay systems, cascade schemes, multivariable plants and some critical nonlinear issues. Statistical efficiency of the methods is also analyzed and improved via optimal input design. Finally, some real-world complex engineering applications are dealt with to prove the effectiveness of the extended methods.

In molte applicazioni industriali, una descrizione matematica dell’impianto da controllare non è disponibile e lo studio di modellazione risulta troppo costoso. I cosiddetti metodi “basati sui dati” risolvono questi problemi, in quanto permettono di selezionare velocemente il miglior modello del processo in una data classe, in modo da poterlo utilizzare per il progetto del sistema di controllo. Nondimeno, nei classici metodi “basati sui dati” è difficile trovare un modello che sia contemporaneamente semplice e affidabile. Inoltre, non è semplice capire quali dinamiche siano rilevanti dal punto di vista dell’obiettivo finale di controllo. Nelle metodologie “basate sui dati” dirette, il controllore è derivato direttamente dai dati, senza esigenza di identificare un modello del sistema. In questo modo, le dinamiche del processo sono considerate significative o meno, a seconda solo del proprio peso relativo sulla cifra di merito finale. In questo lavoro, i metodi diretti “basati sui dati” già esistenti vengono adattati ad una vasta classe di problemi di rilevanza industriale, tra cui il controllo di sistemi con ritardo puro consistente, gli schemi in cascati, gli impianti multivariati e quelli caratterizzati da alcune specifiche nonlinearità. L’analisi si occupa anche dell’efficienza statistica dei metodi e propone soluzioni opportune per il suo miglioramento, attraverso il progetto ottimo dell’esperimento di identificazione. Infine, alcune applicazioni ingegneristiche complesse sono utilizzate per validare l’efficacia della metodologia proposta.