Nonlinear predictive control application to a solar thermal process / Yassine Himour (2025)

Public ISBD Titre : Nonlinear predictive control application to a solar thermal process : Commande prédictive non-linéaire application à un processus solaire thermique Type de document : document électronique Auteurs : Yassine Himour, Auteur ; Mohamed Tadjine, Directeur de thèse ; Mohamed Seghir Boucherit, Directeur de thèse Editeur : [S.l.] : [s.n.] Année de publication : 2025 Importance : 1 fichier PDF (2.8 Mo) Présentation : ill. Note générale : Mode d'accès : accès au texte intégral par intranet Thèse de Doctorat : Automatique : Alger, Ecole Nationale Polytechnique : 2025 Bibliogr. p. 101-112 -annexe Langues : Anglais (eng) Mots-clés : Nonlinear predictive control Infinite gain scheduling Neural networks Parabolic solar trough. Index. décimale : D001825 Résumé : Solar thermal plants have high nonlinearities and non-manipulated energy source which make their control task a very challenging work. Linear controllers can’t cope with undesirable deviations of the outlet temperature over all the operation range of the dynamics of this type of plants. Moreover, nonlinear predictive control relying on online nonlinear optimisation have the drawback of time consuming and numerical calculus issues. In this work, neural nonlinear predictive control and an infinite gain scheduling neural predictive control are designed and applied to control the temperature in a distributed parabolic trough solar collector field. The performance of both tracking and disturbance rejection of the proposed controller is compared to those the nonlinear predictive control strategies. The superiority of the proposed control strategy is well demonstrated through some indices in simulation results. The thesis concludes with recommendations and perspectives for future works. Nonlinear predictive control application to a solar thermal process : Commande prédictive non-linéaire application à un processus solaire thermique [document électronique] / Yassine Himour, Auteur ; Mohamed Tadjine, Directeur de thèse ; Mohamed Seghir Boucherit, Directeur de thèse . - [S.l.] : [s.n.], 2025 . - 1 fichier PDF (2.8 Mo) : ill. Mode d'accès : accès au texte intégral par intranet Thèse de Doctorat : Automatique : Alger, Ecole Nationale Polytechnique : 2025 Bibliogr. p. 101-112 -annexe Langues : Anglais (eng) Mots-clés : Nonlinear predictive control Infinite gain scheduling Neural networks Parabolic solar trough. Index. décimale : D001825 Résumé : Solar thermal plants have high nonlinearities and non-manipulated energy source which make their control task a very challenging work. Linear controllers can’t cope with undesirable deviations of the outlet temperature over all the operation range of the dynamics of this type of plants. Moreover, nonlinear predictive control relying on online nonlinear optimisation have the drawback of time consuming and numerical calculus issues. In this work, neural nonlinear predictive control and an infinite gain scheduling neural predictive control are designed and applied to control the temperature in a distributed parabolic trough solar collector field. The performance of both tracking and disturbance rejection of the proposed controller is compared to those the nonlinear predictive control strategies. The superiority of the proposed control strategy is well demonstrated through some indices in simulation results. The thesis concludes with recommendations and perspectives for future works.

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Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité	Spécialité	Etat_Exemplaire
T000479	D001825	Ressources électroniques	Bibliothèque centrale	Thèse de Doctorat	Disponible	Automatique	Téléchargeable