Optimal process operation under uncertainty using transient data-driven probability distributions
Creators: name: Weigert, Joris
Publisher: name: Technische Universität Berlin
Year: 2024
Subjects: subject: 600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften::660 Chemische Verfahrenstechnik::660 Chemische Verfahrenstechnik
subject: stochastic nonlinear model predictive control
subject: recurrent neural networks
subject: uncertainty quantification
subject: optimization under uncertainty
subject: stochastische nichtlineare modellprädiktive Regelung
subject: rekurrente neuronale Netze
subject: Unsicherheits-Quantifizierung
subject: Optimierung unter Unsicherheiten

description: The incorporation of uncertainties in Optimal Control Problems (OCPs), is essential for the robustness of an application in real-world processes. Even though consid- erable research has been conducted in the field of stochastic OCPs, a number of unresolved research challenges remain. In order to mitigate these shortcomings, the objective of this thesis was to develop an efficient uncertainty propagation method that properly characterizes the entire probability distribution of state variables and hence provides a direct evaluation of chance constraints during its application in an OCP. To achieve this, a framework was developed that permits OCPs to be executed in real time, even for large and complex process models. One of the core aspects was the development of a novel uncertainty propagation method that leverages dynamic data-driven models to enable precise probability computation and still renders stochastic Nonlinear Model Predictive Controls (sNMPCs) tractable. A fundamental part of this approach was the development of different Pseudo Recurrent Neural Network (P-RNN) architec- tures, which outperform state-of-the-art recurrent neural networks when applied to continuous processes. To validate the applicability and the real-time feasibility of the developed frame- work, it was tested on a stochastic OCP of a real-world chlor-alkali process. It was demonstrated that the real-time feasibility of the proposed sNMPC framework can be achieved and that uncertainty prediction based on the developed dynamic data-driven models can accurately characterize the process uncertainty.
description: Die Berücksichtigung von Unsicherheiten in optimalen Regelungsproblemen ist wesentlich für die Robustheit ihrer Anwendung in realen Prozessen. Obwohl auf dem Gebiet der stochastischen optimalen Regelung bereits einiges an Forschungs- arbeit geleistet wurde, besteht weiterhin eine Reihe ungelöster Forschungsfragen. Um diese Unzulänglichkeiten zu beheben, war es Ziel dieser Arbeit eine effiziente Methode zur Unsicherheitspropagation entwickelt, welche die gesamte Wahr- scheinlichkeitsverteilung der Zustandsvariablen genau charakterisiert und somit eine direkte Bewertung der Wahrscheinlichkeitsbeschränkungen bei ihrer Anwen- dung in einem optimalen Regelungsproblem ermöglicht. Um dies zu erreichen, wurde eine Methodik entwickelt, die es erlaubt, optimale Regelungsprobleme, selbst für große und komplexe Prozessmodelle, in Echtzeit auszuführen. Einer der Kernaspekte war die Entwicklung einer neuartigen Unsicherheitspropagati- onsmethode, die dynamische datengetriebene Modelle nutzt, um eine präzise Wahrscheinlichkeitsberechnung zu ermöglichen, und die dennoch eine stochasti- sche nichtlineare modellprädiktive Regelung in Echtzeit realisierbar macht. Ein grundlegender Teil dieses Ansatzes war die Entwicklung verschiedener pseudo- rekurrenter neuronaler Netzwerkarchitekturen, die bei der Anwendung auf kon- tinuierliche Prozesse herkömmliche rekurrente neuronale Netze in der Prädikti- onsgüte übertreffen. Um die Anwendbarkeit und die Echtzeitfähigkeit der entwickelten Methodik zu validieren, wurde sie an einem stochastischen optimalen Reglungsproblem eines realen Chlor-Alkali-Prozesses getestet. Es konnte gezeigt werden, dass die ent- wickelte Methodik zur stochastischen nichtlinearen modellprädiktiven Regelung in Echtzeit realisierbar ist und dass die Unsicherheitsvorhersage auf Grundlage der entwickelten dynamischen datengetriebenen Modelle die Prozessunsicherheit präzise charakterisiert.