Dissertation/ Thesis
Genetic programming algorithms for controller design in the time domain
| Τίτλος: | Genetic programming algorithms for controller design in the time domain |
|---|---|
| Συγγραφείς: | García Sánchez, Carlos Andrés |
| Συνεισφορές: | University/Department: Universitat Politècnica de Catalunya. Institut d'Organització i Control de Sistemes Industrials |
| Thesis Advisors: | Velasco García, Manel, Angulo Bahón, Cecilio |
| Πηγή: | TDX (Tesis Doctorals en Xarxa) |
| Στοιχεία εκδότη: | Universitat Politècnica de Catalunya, 2026. |
| Έτος έκδοσης: | 2026 |
| Φυσική περιγραφή: | 307 p. |
| Θεματικοί όροι: | Programación Genética, Control Simbólico, Diseño en el Dominio del Tiempo, Generación de Hidrógeno, Sistemas SISO, Sistemas MISO, Compensación de Degradación, Distribución de Carga, Algoritmos Evolutivos, Control Independiente de Modelo, Programació Genètica, Control en el Domini del Temps, Operadors Diferencials, Regressió Simbòlica, Generació d’Hidrogen, Sistemes SISO, Sistemes MISO, Funció de Fitness, Algoritmes Evolutius, Àrees temàtiques de la UPC::Informàtica, 004 - Informàtica |
| Περιγραφή: | (English) This work presents a symbolic evolutionary framework for the automatic design of interpretable controllers via Genetic Programming (GP), developed entirely in the time domain and applicable to both single-input and multi-input control systems. In contrast to traditional model-based and blackbox artificial intelligence methods, the proposed approach evolves algebraic control expressions that integrate differential operators — such as integrals and derivatives — and operate exclusively on observable variables, without requiring internal system models. The methodology is initially validated on Single-Input Single-Output (SISO) systems and later scaled to complex Multiple-Input Single-Output (MISO) plants, with experimental emphasis on hydrogen generation systems composed of up to 36 parallel-connected modules. Controllers are evolved to replicate dynamic reference profiles, distribute workload equitably, and adapt to degradation across structurally heterogeneous packs. The approach includes a multi-objective fitness function with dynamic weighting, enabling convergence to compact, high-performance symbolic expressions that respect operational constraints. Results show that the evolved controllers achieve smooth tracking, scalable behavior, and structural modularity, even in high-dimensional settings. The symbolic nature of the solutions allows for post-process reuse, interpretability, and adaptation to changing system configurations. Furthermore, the analysis confirms that symbolic self-organization supports proportional effort distribution and efficient power coordination, without explicit synchronization mechanisms. Overall, this model-free strategy offers a reusable and explainable alternative for deploying advanced control in real-world energy systems. |
| Description (Translated): | (Català) Aquest treball introdueix tècniques novedoses de Programació Genètica (GP) per al disseny de controladors que evolucionen lleis de control interpretables directament en el domini temporal. A diferència de les aproximacions tradicionals basades en model i aquelles caixes negres en intel·ligència artificial (IA), la nostra proposta integra operadors diferencials — integrals i derivades — dins del procés evolutiu per produir expressions de control simbòliques i llegibles per humans. La nostra aproximació es valida inicialment en sistemes d’Entrada Única - Sortida Única (SISO) utilitzant models substituts basats en funcions de transferència i representacions en l’espai d’estats. Els algoritmes empren una funció de fitness multi-objectiu que equilibra l’error de seguiment, l’esforç de control i la complexitat de l’expressió, amb pesos ajustats dinàmicament al llarg de les generacions. A continuació, la metodologia s’estén per abordar sistemes d’Entrada-Múltiple Sortida-Única (MISO). El seu rendiment es demostra mitjançant una aplicació a plantes de generació d’hidrogen. En aquest context, primerament l’algorisme evoluciona controladors candidats que repliquen el senyal de referència. Després, els refina per gestionar la distribució de càrrega entre múltiples packs de cèl·lules mentre compensa els efectes de degradació. La implementació es realitza utilitzant la biblioteca DEAP, un marc de computació evolutiva distribuïda en Python per a prototipat ràpid i proves, millorat per un avaluador en Notació Polonesa Inversa (RPN) personalitzat per a la simulació eficient de la dinàmica en el domini temporal. Els resultats experimentals mostren que els controladors evolucionats aconsegueixen una estabilització ràpida, un sobretir mínim i un rendiment robust davant de senyals de referència variables. Aquesta aproximació basada en GP, lliure de models, ofereix una solució escalable i interpretable per al disseny de controladors avançats per a sistemes complexos en aplicacions del món real. (Español) Este trabajo presenta un marco evolutivo simbólico para el diseño automático de controladores interpretables mediante Programación Genética (GP), desarrollado íntegramente en el dominio del tiempo y aplicable tanto a sistemas de control de entrada única como de múltiples entradas. En contraste con los métodos tradicionales basados en modelos y con las técnicas de inteligencia artificial de tipo ”caja negra”, el enfoque propuesto evoluciona expresiones algebraicas de control que integran operadores diferenciales —como integrales y derivadas— y operan exclusivamente sobre variables observables, sin requerir modelos internos del sistema. La metodología se valida inicialmente en sistemas de entrada única y salida única (SISO), y posteriormente se escala a plantas complejas de múltiples entradas y salida única (MISO), con énfasis experimental en sistemas de generación de hidrógeno compuestos por hasta 36 módulos conectados en paralelo. Los controladores evolucionan para replicar perfiles dinámicos de referencia, distribuir equitativamente la carga de trabajo y adaptarse a la degradación a lo largo de packs estructuralmente heterogéneos. El enfoque incluye una función de aptitud multiobjetivo con ponderación dinámica, lo que permite la convergencia hacia expresiones simbólicas compactas, de alto rendimiento y que respetan las restricciones operativas. Los resultados muestran que los controladores evolucionados logran un seguimiento suave, comportamiento escalable y modularidad estructural, incluso en escenarios de alta dimensión. La naturaleza simbólica de las soluciones permite su reutilización posterior, interpretación y adaptación a configuraciones del sistema en evolución. Además, el análisis confirma que la autoorganización simbólica permite una distribución proporcional del esfuerzo y una coordinación energética eficiente, sin necesidad de mecanismos explícitos de sincronización. En conjunto, esta estrategia libre de modelo ofrece una alternativa reutilizable y explicable para la implementación de control avanzado en sistemas energéticos del mundo real. DOCTORAT EN AUTOMÀTICA, ROBÒTICA I VISIÓ (Pla 2013) |
| Τύπος εγγράφου: | Dissertation/Thesis |
| Περιγραφή αρχείου: | application/pdf |
| Γλώσσα: | English |
| DOI: | 10.5821/dissertation-2117-460434 |
| Σύνδεσμος πρόσβασης: | https://hdl.handle.net/10803/697229 https://dx.doi.org/10.5821/dissertation-2117-460434 |
| Rights: | ADVERTIMENT. Tots els drets reservats. L'accés als continguts d'aquesta tesi doctoral i la seva utilització ha de respectar els drets de la persona autora. Pot ser utilitzada per a consulta o estudi personal, així com en activitats o materials d'investigació i docència en els termes establerts a l'art. 32 del Text Refós de la Llei de Propietat Intel·lectual (RDL 1/1996). Per altres utilitzacions es requereix l'autorització prèvia i expressa de la persona autora. En qualsevol cas, en la utilització dels seus continguts caldrà indicar de forma clara el nom i cognoms de la persona autora i el títol de la tesi doctoral. No s'autoritza la seva reproducció o altres formes d'explotació efectuades amb finalitats de lucre ni la seva comunicació pública des d'un lloc aliè al servei TDX. Tampoc s'autoritza la presentació del seu contingut en una finestra o marc aliè a TDX (framing). Aquesta reserva de drets afecta tant als continguts de la tesi com als seus resums i índexs. |
| Αριθμός Καταχώρησης: | edstdx.10803.697229 |
| Βάση Δεδομένων: | TDX |
| DOI: | 10.5821/dissertation-2117-460434 |
|---|