Dataciencia

Colección SciELO Chile

Neural Network-Based Model Predictive Control of a Paste Thickener Over an Industrial Internet Platform

Indexado

WoS	WOS:000510901000069
Scopus	SCOPUS_ID:85078705805

DOI

10.1109/TII.2019.2953275

Año

2020

Tipo

artículo de investigación

Citas Totales

Autores Afiliación Chile

Instituciones Chile

% Participación
Internacional

Autores
Afiliación Extranjera

Instituciones
Extranjeras

Abstract

This article presents a real implementation of a neural network-based model predictive control scheme (NNMPC) to control an industrial paste thickener. The implementation is done over an Industrial Internet of Things (IIoT) platform designed using the seven layer reference model for IIoT systems. Modeling is achieved using an encoder-decoder with attention recurrent neural network, while MPC search is done using particle swarm optimization. An industrial evaluation is presented, which highlights the set-point tracking and disturbance rejection capabilities of the proposed NNMPC technique.

Revista

Revista	ISSN
Ieee Transactions On Industrial Informatics	1551-3203

Métricas Externas

PlumX	Altmetric	Dimensions

Muestra métricas de impacto externas asociadas a la publicación. Para mayor detalle:

Plumx: https://plumanalytics.com/learn/about-metrics/
Altmetric: https://www.altmetric.com/about-altmetrics/what-are-altmetrics/
Dimensions: https://www.dimensions.ai/why-dimensions/

Disciplinas de Investigación

WOS
Computer Science, Interdisciplinary Applications
Engineering, Industrial
Automation & Control Systems

Scopus
Information Systems
Computer Science Applications
Electrical And Electronic Engineering
Control And Systems Engineering

SciELO
Sin Disciplinas

Muestra la distribución de disciplinas para esta publicación.

Publicaciones WoS (Ediciones: ISSHP, ISTP, AHCI, SSCI, SCI), Scopus, SciELO Chile.

Colaboración Institucional

Muestra la distribución de colaboración, tanto nacional como extranjera, generada en esta publicación.

Autores - Afiliación

Ord.	Autor	Género	Institución - País
1	NUNEZ-RETAMAL, FELIPE	Hombre	Pontificia Universidad Católica de Chile - Chile
2	Langarica, Saúl	Hombre	Pontificia Universidad Católica de Chile - Chile
3	Diaz, Pablo	Hombre	Pontificia Universidad Católica de Chile - Chile
4	Torres, Mario	Hombre	Pontificia Universidad Católica de Chile - Chile
5	Salas, Juan Carlos	Hombre	Pontificia Universidad Católica de Chile - Chile

Muestra la afiliación y género (detectado) para los co-autores de la publicación.

Origen de Citas Identificadas

Muestra la distribución de países cuyos autores citan a la publicación consultada.

Citas identificadas: Las citas provienen de documentos incluidos en la base de datos de DATACIENCIA

Citas Identificadas: 8.33 %
Citas No-identificadas: 91.67 %

Muestra la distribución de instituciones nacionales o extranjeras cuyos autores citan a la publicación consultada.

Citas identificadas: Las citas provienen de documentos incluidos en la base de datos de DATACIENCIA

Citas Identificadas: 8.33 %
Citas No-identificadas: 91.67 %

Financiamiento

Fuente
Comisión Nacional de Investigación Científica y Tecnológica
Fondo de Fomento al Desarrollo Científico y Tecnológico
ComisiÃ³n Nacional de InvestigaciÃ³n CientÃfica y TecnolÃ³gica
FONDEF/CONICYT
CONICYT under Grant FONDEF/Primer concurso de investigacion tecnologica en mineria, del fondo de fomento al desarrollo cientifico y tecnologico, FONDEF/CONICYT

Muestra la fuente de financiamiento declarada en la publicación.

Agradecimientos

Agradecimiento
This work was supported by CONICYT under Grant FONDEF/Primer concurso de investigacion tecnologica en mineria, del fondo de fomento al desarrollo cientifico y tecnologico, FONDEF/CONICYT 2016 IT16M10012: "Supervision and optimizing control of tailings using emergent technologies."
Manuscript received June 30, 2019; revised September 22, 2019; accepted November 4, 2019. Date of publication November 13, 2019; date of current version January 17, 2020. This work was supported by CONICYT under Grant FONDEF/Primer concurso de investigación tecnológica en minería, del fondo de fomento al desarrollo científico y tecnológico, FONDEF/CONICYT 2016 IT16M10012: “Supervision and optimizing control of tailings using emergent technologies.” Paper no. TII-19-2949. (Corresponding author: Felipe Núñez.) F. Núñez, S. Langarica, P. Díaz, and M. Torres are with the Department of Electrical Engineering, Pontificia Universidad Católica de Chile, Av. Vicuña Mackenna 4860, Santiago 7820436, Chile (e-mail: fenunez@ing.puc.cl; salangarica@uc.cl; pdiaz2@uc.cl; mario.torres.villegas@ing.puc.cl).

Agradecimiento

This work was supported by CONICYT under Grant FONDEF/Primer concurso de investigacion tecnologica en mineria, del fondo de fomento al desarrollo cientifico y tecnologico, FONDEF/CONICYT 2016 IT16M10012: "Supervision and optimizing control of tailings using emergent technologies."

Manuscript received June 30, 2019; revised September 22, 2019; accepted November 4, 2019. Date of publication November 13, 2019; date of current version January 17, 2020. This work was supported by CONICYT under Grant FONDEF/Primer concurso de investigación tecnológica en minería, del fondo de fomento al desarrollo científico y tecnológico, FONDEF/CONICYT 2016 IT16M10012: “Supervision and optimizing control of tailings using emergent technologies.” Paper no. TII-19-2949. (Corresponding author: Felipe Núñez.) F. Núñez, S. Langarica, P. Díaz, and M. Torres are with the Department of Electrical Engineering, Pontificia Universidad Católica de Chile, Av. Vicuña Mackenna 4860, Santiago 7820436, Chile (e-mail: fenunez@ing.puc.cl; salangarica@uc.cl; pdiaz2@uc.cl; mario.torres.villegas@ing.puc.cl).