I nte rna t io na l J o urna l o f   Appl ied P o wer   E ng i neer ing   ( I J AP E )   Vo l.  1 5 ,   No .   2 ,   J u n 2 0 2 6 ,   p p .   554 ~ 5 6 4   I SS N:  2 2 5 2 - 8 7 9 2 ,   DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 /ijap e. v 1 5 . i2 . p p 554 - 564          554       J o ur na l ho m ep a g e h ttp : // ija p e. ia esco r e. co m/   M a thema tical mo delling  and a uto ma ted  co ntrol s tr a tegies for  sug a rcan e cr ushi ng  sy stem of sug a r f a ctory         G o v ind   Sin g h J et hi 1 ,   Sa nd ee p Sun o ri 1 ,   S ury a   K a nt 2 ,   P ra deep  J un ej a 3   1 D e p a r t me n t   o f   EC E/ C S E ,   G r a p h i c   Er a   H i l l   U n i v e r s i t y ,   B h i m t a l ,   I n d i a   2 D e p a r t me n t   o f   El e c t r i c a l   En g i n e e r i n g ,   G r a p h i c   Er a   D e e me d   t o   b e   U n i v e r s i t y ,   D e h r a d u n ,   I n d i a     3 D e p a r t me n t   o f   El e c t r o n i c a n d   C o m mu n i c a t i o n   En g i n e e r i n g ,   G r a p h i c   Er a   D e e me d   t o   b e   U n i v e r si t y ,   D e h r a d u n ,   I n d i a       Art icle  I nfo     AB S T RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Feb   1 1 ,   2 0 2 5   R ev is ed   Dec   9 ,   2 0 2 5   Acc ep ted   Ma r   1 2 ,   2 0 2 6       M a th e m a ti c a m o d e ls  fo rm   th e   b a sis  o a u to m a ti o n   a n d   d ig i taliza ti o n .   Co n tr o a n d   o p ti m iza ti o n   o in d u strial  p ro c e ss e a re   imp o rtan f o in c re a sin g   p ro d u c ti v it y   a n d   e fficie n c y ,   e sp e c ially   in   th e   su g a in d u stry .   Th is   re se a r c h   fo c u se s o n   m o d e li n g   a n d   c o n tro l li n g   t h e   ju ice   e x trac ti o n   p ro c e ss ,   wh ich   is an   imp o rtan t   a c ti v i ty   in   su g a p ro d u c ti o n .   T h e   m a th e m a ti c a m o d e l   i o b tain e d   b y   c re a ti n g   a   v a riab le  b a se d   o n   si m p le  e q u a ti o n wh e re   th e   c a n e   le v e in   th e   Do n n e ll y   c h a n n e l   is  t h e   in p u a n d   t h e   ju ice   o u tp u t.   Th e   m o d e c a p tu re t h e   c o m p lex it y   o t h e   p r o c e ss   a n d   p ro v id e a   s o li d   b a sis  f o t h e   d e sig n   o c o n tro l   sy ste m s.  Two   a d v a n c e d   c o n tr o l   c o n c e p ts:  H - in f in it y   c o n tro l   a n d   m o d e l   c o n tro (M P C)  we re   u se d   i n   M ATLAB  to   m e e th e   c rit e ria.  W h il e   H - in fi n it y   c o n tro p ro v id e s   p e rfo rm a n c e   in   t h e   p re se n c e   o f   u n c e rtain ty   a n d   d istu r b a n c e s,  M P o p ti m ize c o n tr o p e rfo rm a n c e   b y   p re d icti n g   fu tu r e   re su lt s.  Th is  p a p e o b se rv e a n d   c o m p a re th e   re su lt o two   c o n tr o sy ste m to   a n a l y z e   th e ir  p e rfo rm a n c e .   Th i c o m p a riso n   h i g h li g h ts  th e   a d v a n tag e a n d   li m it a ti o n o e a c h   m e th o d .   Th e   re se a rc h   re su lt a re   o g re a imp o rtan c e   fo r   in c re a sin g   th e   e fficie n c y   a n d   re li a b il it y   o in d u strial  p ro c e ss e in   th e   su g a r   in d u stry .   K ey w o r d s :   C o n tr o l sy s tem   H - in f in ity   co n tr o ller   Ma th em atica l m o d elin g   Mo d el  p r ed ictiv e   co n tr o l   S en s itiv ity   an aly s is   Su g ar   m ill   T h is i a n   o p e n   a c c e ss   a rticle   u n d e r th e   CC B Y - SA   li c e n se .     C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   Su r y Kan t   Dep ar tm en t o f   E lectr ical  E n g i n ee r in g ,   Gr ap h ic  E r Dee m ed   to   b Un iv er s ity     Deh r ad u n ,   I n d ia   E m ail:  s u r y ak an ts h u k la8 @ g m ail. co m s u r y a k an t@ g eh u . ac . i n       1.   I NT RO D UCT I O N   Su g ar   f ac to r ies  p lay   an   in s tr u m en tal  r o le  as  a   g lo b al   in d u s tr y   p r o v id in g   s tate  o f   ar f ac ilit ies  f o r   ex tr ac tin g   an d   p r o ce s s in g   s u cr o s o u o f   s u g ar ca n e.   T h cr u s h in g   m ill  is   th k ey   u n it   o f   th s u g ar   m ill  in v o lv in g   s eq u en ce   o f   in tr ic ate  s tep s   in ten d ed   to   co n v er t r aw  s u g ar ca n to   r ef in ed   s u g ar   cr y s tals   an d   th b y - p r o d u cts  wh ich   is   r e p r esen t ed   th r o u g h   Fig u r e   1 .   T h e   p r o ce s s   s tar ts   with   r ec eiv in g   an d   p r e p ar in g   th e   s u g ar ca n h ar v ested   an d   tr an s p o r ted   to   th s u g a r   m ill.  T h en   it  is   clea n ed ,   wash ed ,   an d   s h r ed d ed   to   tak o u th im p u r ities   an d   m ak e   it  r e ad y   f o r   ex t r ac tio n .   N o it  is   cr u s h ed   b y   th e   cr u s h in g   r o ller s   f o r   ex tr ac tin g   th e   p r im ar y   ju ice  w h ich   r etain s   v ar io u s   im p u r ities   alo n g   with   th ju ice.   s eq u e n ce   o f   s tep s ,   v iz.   clar if icatio n ,   f ilter in g ,   e v ap o r atio n ,   ar e   n o ex ec u ted   f o r   r em o v i n g   th im p u r ities   an d   co n ce n tr atin g   t h s u cr o s e   co n ten t .   T h f o r m ed   s y r u p   is   th en   s u b jecte d   to   cr y s tallizatio n ,   ce n tr if u g in g ,   an d   d r y i n g   f o r   y ield i n g   th h ig h - q u ality   cr y s tals .   I n   ad d itio n   t o   y ield in g   s u g ar ,   th is   p r o ce s s   g iv es  also   s ev er al  b y - p r o d u cts  lik m o l ass es,  b ag ass e,   an d   th f ilter   ca k e   h a v in g   a p p lic atio n s   in   v a r io u s   in d u s tr ies  lik b io f u els,  f o o d   p r o ce s s in g ,   an d   an im al  f ee d .   T h er ef o r e,   s u g ar   f ac to r ies  p la y   v ital  r o le  n o o n ly   in   p r o d u cin g   th s u g ar   b u also   in   p r o d u ctio n   o f   v alu ab le  p r o d u cts  u tili zin g   th b y - p r o d u cts,  g iv in g   s ig n if ican co n tr ib u tio n   to   th p r o f itab ilit y   an d   s u s tain ab ilit y   o f   th in d u s tr y   [ 1 ] ,   [ 2 ] .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Ap p l Po wer   E n g   I SS N:   2252 - 8 7 9 2       Ma th ema tica l m o d ellin g   a n d   a u to ma ted   c o n tr o l str a teg ies fo r   s u g a r ca n cru s h in g     ( Go vin d   S in g h   Je th i )   555   I n   s u g ar   m ills ,   th o p tim izatio n   in clu d es  s ev er al  f ac to r s   lik n ee d   to   cu t - d o wn   th p r o d u ctio n   co s t,  im p r o v th e f f icien cy   a n d   p r o d u ct  q u ality .   An   u n o p tim ized   p r o ce s s   ca n   lead   to   escalate d   en er g y   co n s u m p tio n   an d   lar g er   o p e r atin g   ex p en s es  ex h ib itin g   a n   ad v e r s im p ac o n   th c o m p etitiv en ess   an d   p r o f itab ilit y   o f   s u g ar   m ills .   T h s ig n if ican ce   o f   o p tim izatio n   o f   th is   p r o ce s s   is   f u r th er   p ar a m o u n t   d u e   to   s u g ar   m ar k ets  g lo b aliza tio n   an d   escalatin g   d em an d   f o r   s u s tain ab l p r ac tices  o f   p r o d u ctio n   f o r   m ee tin g   th q u ality   s tan d ar d s   an d   m i n im izin g   th en v ir o n m en tal  im p ac t.            Fig u r 1 .   Su g ar   m an u f ac tu r in g   p r o ce s s       T h p r o ce s s   d y n am ics  o f   th e   j u ice  ex tr ac tio n   u n it  o f   s u g a r   m ill  is   v er y   co m p lex   d u e   to   i n ter ac tio n   o f   s ev er al  f ac to r s   li k o p er atin g   co n d itio n   o f   m ill,  s u g a r ca n e   f ee d s to ck   p r o p er ties ,   a n d   d e s ig n   o f   ex tr ac tio n   eq u ip m en t.  Fu r t h er ,   s o m o t h er   p h y s ical  f ac to r s   lik s u cr o s an d   m o is tu r co n ten o f   s u g ar ca n e,   p an d   tem p er atu r o f   ex tr ac tio n   m ed iu m ,   ca n q u ality   v ar iatio n s ,   an d   wea th er   co n d itio n s .   also   af f ec th d y n am ics   o f   th is   p r o ce s s .   Mo r e o v er ,   th is   p r o ce s s   in clu d es n o n lin ea r itie s   an d   tim e - v ar y in g   b eh av io r .   T r ad itio n al  c o n tr o l   m eth o d s   i n   s u g ar   m ills   lack   r o b u s tn ess   to   d is tu r b an ce s   an d   ar e   in ef f icien in   h an d lin g   s y s tem   n o n lin ea r ities   an d   p a r am eter   u n ce r tain ti es.  I n ee d s   s o m e   ad v a n ce d   tech n iq u es  s u ch   as   m o d el  p r ed ictiv co n tr o [ 3 ]   wh ich   ca n   d ea with   d y n am ic  an d   u n ce r tain   b eh a v io r   o f   th is   p r o ce s s   g u ar an teein g   ef f icien o p er atio n   an d   g o o d   p r o d u ct  q u ality .   T h ju ice  ex tr ac tio n   p r o ce s s   is   an   im p o r ta n t step   in   th s u g ar   f ac t o r y   a n d   is   n ec es s ar y   f o r   s u g ar   p r o d u ctio n .   T h e   ef f icien cy   a n d   q u ality   co n tr o l   o f   th is   p r o ce s s   n o o n ly   af f ec ts   th p r o d u ctio n   c ap ac ity   o f   th f ac to r y   b u als o   h as  s ig n if ican im p ac o n   co s ts   an d   en er g y   co n s u m p tio n .   T r ad itio n ally ,   th p r o ce s s   was  co n tr o lled   m an u ally   o r   s em iau to m ati ca lly ,   b u m o d er n   tech n o lo g y   an d   ad v a n ce d   m a n ag em en t h as h elp e d   th p r o ce s s   to   b m o r e   ef f icien t a n d   ef f e ctiv e.   T h is   p ap er   ad d r ess es  th o p ti m izatio n   an d   au t o m atio n   o f   t h ju ice  e x tr ac tio n   p r o ce s s ,   f o cu s in g   o n   m ain tain in g   d esire d   ca n lev e ls   in   th Do n n elly   ch u te  a n d   i m p r o v i n g   ju ice  o u tp u q u ality .   T h r esear ch   aim s   to   d ev el o p   a   m ath em atica m o d el  o f   th e   cr u s h in g   u n it  an d   ap p ly   a d v an ce d   co n tr o l   s tr ateg ies  an d   i n tr o d u ce s   s ec o n d - o r d er   tr a n s f er   f u n ctio n   m o d el   o f   th ju ice  e x tr ac ti o n   p r o ce s s   an d   im p lem en ts   H - in f in ity   an d   m o d el  p r ed ictiv co n tr o ( MPC )   co n tr o ller s   u s in g   MA T L AB .   T h es s tr ateg ies  ar ev alu ated   b ase d   o n   s ettlin g   tim e,   o v er s h o o t,   s en s itiv ity   to   p ar a m eter   v ar iatio n s ,   an d   en er g y   co n s u m p tio n .   T h e   m ain   co n tr i b u tio n   o f   t h is   p ap er   is   g iv en   as:   i)   d ev elo p   th e   m at h em atica m o d el   o f   th ju ice   ex tr ac tio n   p r o ce s s   an d   g iv e   th tr an s f er   f u n ctio n ii)  d esig n   co n tr o s y s tem   f o r   ju ice  ex tr ac tio n   p r o ce s s es  u s in g   H - I n f i n ity   an d   MPC   tech n iq u e;  an d   iii)  c h ec k   an d   co m p ar th p e r f o r m an ce   o f   H - I n f in ity   an d   MPC   co n tr o tech n iq u es.  T h ef f ec tiv e n ess   o f   th is   co n tr o s y s tem   is   m ea s u r ed   b y   lear n in g   th e   p ar am ete r s   s u ch   as  s ettlin g   tim an d   p ea k   o v er s h o o t.  T h is   p ap er   is   o r g an ized   in to   f iv s ec tio n s   i n clu d in g   th in tr o d u cti o n .   Se ctio n   2   t o   5   p r esen ts   r elate d   wo r k ,   m et h o d ,   r esu lt   an d   d is cu s s io n s ,   an d   c o n clu s io n   r esp ec tiv ely .       2.   RE L AT E WO RK   T o   m ain tain   th ca n lev el  i n   s u g ar   m an u f ac tu r in g ,   f u z zy   lo g ic  s y s tem   with   th r ee   in p u ts   was  d esig n ed   b y   Misra   an d   Kam at h   [ 4 ] .   Ho u   et  a l.   [ 5 ]   s tu d ied   au to m atio n   co n tr o l f o r   s u g ar ca n b alan ce d   cr u s h in g   an d   im p lem e n ted   d is tr ib u ted   co n tr o s y s tem   ( DC S),   wh ich   im p r o v ed   c r u s h in g   p er f o r m an ce   s ig n if ican tly .   L u ts k et  a l.   [ 6 ]   p r o p o s ed   n eu r al  n etwo r k - b ased   o p er atio n al  d ec is io n   s u p p o r s y s tem   t o   p r ed ict  c h an g es  in   r eso u r ce   e f f icien cy   in   s u g ar   p r o d u ctio n   p r o ce s s es.  R o s ar et  a l .   [ 7 ]   d e v elo p e d   a   m ac h in lear n i n g - b ased   f o r ec asti n g   m o d el   to   esti m ate   I n d o n esia' s   wh ite  s u g ar   s u p p ly   an d   d e m an d   f o r   p r ice  s tab i lity   an d   im p r o v ed   s u p p ly   ch ain   ef f icien cy .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 7 9 2   I n t J Ap p l Po wer   E n g ,   Vo l.  15 ,   No .   2 ,   J u n e   20 26 554 - 564   556   Su n d h ar esalin g am   et  a l .   [ 8 ]   in tr o d u ce d   m et h o d o lo g y   t o   m ea s u r th lean   r ea d in ess   lev el  ( L R L )   in   s u g ar   p r o d u ctio n   p lan ts .   W ei  et  a l.   [ 9 ]   d esig n ed   m ac h in v is io n - b ased   q u ality   c o n tr o l   s y s tem   f o r   s u g ar ca n e   b illets   u s in g   two - s tag YOL O - b ased   o b ject  d etec tio n   f r am ewo r k   th at  ac h iev ed   r ea l - t im d etec tio n   with   o v er   9 0 m ea n   av e r ag p r ec is io n .   T h r esu lt  in   [ 1 0 ]   p r es en ted   m u ltil ev el  in v er ter   ( ML I )   f ed   o p e n - en d   win d in g   c o u p led   in d u ctio n   m o to r   ( OE W C I M )   d r i v f o r   s u g ar ca n s h r e d d in g ,   b ased   o n   an   1 8 - p u ls AC - DC   co n v er ter .   Z aiets  et  a l .   [ 1 1 ]   ap p lied   m ac h in lear n in g   to   f o r ec ast  elec tr ic  m o to r   b r ea k d o wn s ,   u s in g   m ath em atica m o d els  to   p r e d ict  f ailu r es  in   5 5   k W ,   1 5 0 0   r p m   d r iv es.  Vijay a r ag av a n   et  a l .   [ 1 2 ]   u s ed   a   m ath em atica ap p r o ac h   to   au t o m ate  p H   co n tr o v ia  m ilk   o f   l im in   s u g ar   i n d u s tr ies,  s h o wi n g   g o o d   s im u latio n   r esu lts .   B h u iy et  a l .   [ 1 3 ]   p r o p o s ed   a   n o n - d estru ctiv e   m icr o wav e - b ased   s y s tem   f o r   m ea s u r in g   th e   B r ix   v alu o f   s u g ar   s y r u p ,   ac h iev in g   an   a cc u r ac y   o f   ± 0 . 3 °.   Ah m ed   et  a l .   [ 1 4 ]   s u g g este d   s m all - s ca le  co g en er atio n   p lan ts   in   B an g lad esh s u g ar   m ills   b y   esti m atin g   th p o ten tial  o f   b a g ass an d   b io g as  f o r   elec tr icit y   g e n er atio n ,   ac co u n tin g   f o r   s ea s o n al  v ar iatio n s .   L u ts k et  a l.   [ 1 5 ]   f o r m u late d   p r ed ictiv m o d el  b ased   o n   m ac h in lear n in g   tec h n iq u es  th at  ca n   p r ed ict   p r o d u ctiv ity   with   an   er r o r   r at less   th an   1 f o r   s u g ar   in d u s tr ies.  T o   id en tify   th f u n ctio n al  b eh av i o u r   o f   s y s tem   co m p o n e n ts   f o r   s u g ar   p r ep ar atio n   p r o ce s s   an   in tellig en s y n er g is tic  co n tr o f r am e   wo r k   was  p r o p o s ed   b y   Sm ity u h   et  a l .   [ 1 6 ]   Hay ali  an d   Ak b ar izad e h   [ 1 7 ]   wo r k e d   in   s eg m en tatio n   o f   s u g ar   cr y s tals   in   im ag es  b y   ap p ly in g   tr an s f er   lear n in g   u s in g   m o d i f ied   Dee p L a b   C NN  ar c h itectu r e,   wh ich   r esu lted   in   h ig h l y   p r ec is an d   e f f ec tiv e   n o is r em o v al.   Z aiets  et  a l .   [ 1 8 ]   p r e d icted   s y r u p   c o n ce n tr ati o n   an d   wate r   e v ap o r ate d   as  o u tp u f o r   p er f o r m ac e   im p r o v em e n o f   m u ltis tag e v ap o r ato r   s tatio n s   b y   c r af tin g   n e u r al  n etwo r k T h e   s tu d y   in   [ 1 9 ]   s tu d ied   a   v ar iety   o f   co n f ig u r atio n s   em p l o y ed   in   c ascad ed   H - b r id g m u ltil ev el  co n v er ter s   in   o r d er   to   u n d er s tan d   d iv er s ap p licatio n s   o f   s lip   p o wer   r ec o v er y   i n   s u g ar   m ills .   C h ar les  et  a l .   [ 2 0 ]   ap p lied   o p t im ized   PID   an d   MPC   tech n iq u es  f o r   lo ad   f r eq u en cy   c o n tr o l   ( L FC )   in   p o wer   p la n ts .   T h e   r esear ch   em p h asized   th e   b en e f its   o f   t u n in g   co n tr o ller s   with   g e n etic  alg o r ith m s ,   with   p o ten tial  ap p licatio n s   in   s u g ar   in d u s tr y   p r o ce s s   co n tr o l.   Su n o r et  a l.   [ 2 1 ]   co n d u ct ed   s ev er al  s tu d ies:   m ath em atica m o d elin g   o f   ca n ca r r ier   d y n am ics  u s in g   tim e - d o m ain   d ata,   o p tim izatio n   o f   s u g ar   c r y s tallizer   co n tr o l   v ia  p ar ticle  s war m   o p t im izatio n   [ 2 2 ] ,   d e v elo p m e n o f   Z N,   I MC,  an d   L QG - b ased   c o n tr o l   s y s tem s   f o r   th cr y s tallizatio n   h ea e x ch a n g er   [ 2 3 ] ,   an d   co n tr o d esig n   f o r   ca n e   lev el  r e g u latio n   u s in g   PID ,   f u zz y   lo g ic,   an d   MPC   tech n iq u es [ 2 4 ] .   Fu r th er ,   Su n o r et   a l.   [ 2 5 ]   r e d u ce d   a   FOPDT  m o d el  o f   p n eu tr aliza tio n   u s in g   Pad é   ap p r o x im atio n   an d   s q u ar r o o b ala n ce   tr u n c atio n ,   f o llo wed   b y   co n tr o s y s tem   d esig n   u s in g   m u ltip le  tec h n iq u es.  Ven k ates h   et  a l .   [ 2 6 ]   p e r f o r m ed   n u m e r ical  s tu d y   with   C ap u to   f r ac t io n al  d er iv ativ es,  aim ed   at  M p o x   d y n am ics  b u ad ap tab le  to   s u g ar   p r o ce s s   co n tr o l.  Fin ally ,   Ma n iv el   et  a l .   [ 2 7 ]   p r o p o s ed   d if f er e n tial  eq u atio n - b ased   m o d el   f o r   an aly zin g   s m allp o x   s p r e ad ,   wh ich   ca n   b co n ce p tu a lly   ex ten d ed   to   h ea lth   r is k   m o d elin g   in   s u g ar   p r o d u ctio n   in d u s tr ies.   s u m m ar y   o f   s o m o f   th im p o r tan t   m o d els an d   tec h n iq u es is   g iv e n   in   T ab le  1 .       T ab le  1 .   Su m m a r y   o f   m o d els an d   tech n i q u es in   s u g ar   in d u s t r y   S . N o .   M o d e l a n d   t e c h n i q u e s   R e f   No   K e y   p o i n t s   1.   F u z z y   s y s t e m   [ 4 ]   To   m a i n t a i n   c a n e   l e v e l   3   i n p u t s   r e q u i r e d .   2.   C o n t r o l   sy s t e m   [ 2 0 ]   O p t i mi z e d   P I D   a n d   M P C   u s i n g   g e n e t i c   a l g o r i t h ms :   A l g o r i t h ms c a n   a d j u s t   c o n t r o l   p a r a m e t e r s t o   i m p r o v e   st a b i l i t y   [ 9 ]   n o v e l   m a c h i n e   v i si o n - b a se d   q u a l i t y   c o n t r o l   s y st e m,   2 - s t a g e   d e t e c t i o n   s y s t e m.  G r e a t e r   t h a n   9 0   p e r c e n t   a c c u r a c y   i n   r e a l - t i me   d e t e c t i o n   3.   n o v e l   mu l t i l e v e l   i n v e r t e r   [ 1 0 ]   D r i v e   f o r   s u g a r c a n e   s h r e d d i n g   i n   t h e   s u g a r   i n d u s t r y   4.   M a c h i n e   l e a r n i n g   [ 7 ]   P r o v i d i n g   p r i c e   s t a b i l i t y   a n d   p o t e n t i a l   su p p l y   c h a i n   e f f i c i e n c y   [ 1 1 ]   F o r e c a st e d   e l e c t r i c   m o t o r b r e a k d o w n s b y   m a c h i n e   l e a r n i n g   met h o d s   [ 1 5 ]   Th e   f o r e c a s t   a c c u r a c y   w i t h   e r r o r   b e l o w   1 %   h a b e e n   p r o v i d e d   b y   t h i s   mo d e l   5.   N e u r a l   n e t w o r k s   [ 1 7 ]   Th i s   me t h o d   h a s   a n   a b i l i t y   o f   l a b e l l i n g   t h e   c r y st a l s   w i t h   h i g h   a c c u r a c y   a n d   r e mo v i n g   e x t r a   p a r t s   [ 1 8 ]   P r e d i c t s   ma i n   p e r f o r ma n c e   i n d i c a t o r s,   su c h   a s s y r u p   c o n c e n t r a t i o n   a t   e v a p o r a t o r   o u t p u t ,   a n d   t h e   e v a p o r a t e d   w a t e r   a mo u n t   a t   t h e   st a t i o n   [ 6 ]   P r e d i c t i n g   c h a n g e s i n   t h e   r e so u r c e   e f f i c i e n c y   e s t i m a t e s   6.   M a t h e ma t i c a l   m o d e l s   [ 2 1 ]   M o d e l o f   t h e   c a n e   c a r r i e r   p r o c e ss  o f   a   su g a r   mi l l   u s i n g   M A T LA B   o n   b a s i s   o f   t i m e   d o m a i n   d a t a   [ 2 4 ]   D e v e l o p e d   c o n t r o l   s y st e ms,   b a se d   o n   t h e   P I D ,   f u z z y   l o g i c ,   a n d   M P C ,   f o r   r e g u l a t i n g   t h e   c a n e   l e v e l         Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Ap p l Po wer   E n g   I SS N:   2252 - 8 7 9 2       Ma th ema tica l m o d ellin g   a n d   a u to ma ted   c o n tr o l str a teg ies fo r   s u g a r ca n cru s h in g     ( Go vin d   S in g h   Je th i )   557   T h p r o ce s s   o f   ex tr ac tin g   s u g ar ca n ju ice  is   co m p lex ,   m u lti - v ar iab le  s y s tem   wh er s ev er al   p r o ce s s es  ar in ter co n n ec ted .   Alth o u g h   tr ad itio n al  co n tr o t ec h n iq u es  h av b ee n   u s ed   in   th is   p r o ce s s ,   s o m e   r esear ch   g ap s   s till   ex is t,  h ig h li g h tin g   th e   n ee d   f o r   f u r th e r   r es ea r ch   in   th is   f ield .   T h ese  g ap s   ar lis ted   b elo w:   i)   Use  o f   tr ad itio n al  co n tr o eq u i p m en t Ma n y   s u g ar   f ac to r ies  s till   u s tr ad itio n al  co n tr o eq u i p m en s u ch   as   PID   co n tr o l.   Alth o u g h   th ese  t ec h n iq u es  a r s im p le  a n d   ea s y   to   u s e,   th e y   ar e   n o p o wer f u an d   wo r k   well  in   co m p lex   p r o ce s s es  s u ch   as   ju ice  ex tr ac tio n .   T h is   is   b ig   g ap   th at  r eq u ir es  ad v a n ce d   te ch n o lo g y   to   b u s ed .   ii)   Dis tu r b an ce s I n ter n al  d is tu r b an ce s   s u ch   as  ch an g es  in   s u g ar   q u ality   o r   e x ter n al  d is tu r b an ce s   s u ch   as   tem p er atu r ch a n g es  d u r in g   th ju ice  ex tr ac tio n   p r o ce s s   m ay   af f ec th p r o ce d u r es.  T r a d itio n al  m eth o d s   ca n n o ef f ec tiv ely   a d d r ess   th ese  ef f ec ts ,   in d icatin g   g ap   in   r esear ch .   T h is   is   wh y   it  is   n ec ess ar y   t o   in v esti g ate  tech n o lo g y   s u ch   as H - I n f in ity   th at  ca n   m ain tain   g o o d   p er f o r m a n ce   d esp ite  s u c h   o b s tacle s .     iii)   Simu ltan eo u s   co n tr o r e q u ir ed J u ice  ex tr ac tio n   is   d y n am ic   p r o ce s s   th at  r eq u ir es  s im u ltan eo u s   co n tr o o f   m an y   d if f er e n f ac to r s .   So ,   m o d el  n ee d s   b e   d e v elo p ed   to   u n d er s tan d   th e   f u tu r b e h av io r   o f   th is   p r o ce s s .   T o   b r id g th is   g ap ,   h er a   m o d el  h as b ee n   d e v elo p ed   th at  ca n   p r ed ict  th f u tu r b eh av i o r   o f   th s y s tem .     iv )   Op tim izatio n   n ee d ed Alth o u g h   th tr ad itio n al  co n tr o m eth o d   is   b ased   o n   f ee d b ac k ,   s u g ar   f ac to r ies  h ar d ly   u s tech n o lo g ies s u ch   as M P C .   T h is   m eth o d   ca n   p r ed ict  f u tu r d eter io r atio n   an d   co n tr o l th s y s tem   ac co r d in g   t o   f u tu r p r o b ab ilit y .   T o   ad d r ess   th is   g ap   in   r esear ch ,   it  is   aim ed   to   o p tim ize  t h s y s tem   u s in g   MPC   tech n iq u e.     v)   C o s o p tim izatio n Op tim izatio n   o f   en er g y   c o n s u m p tio n   a n d   co s ts   is   im p o r tan i n   th ju ice  ex tr ac tio n   p r o ce s s ,   b u r esear ch   in   th is   ar ea   is   o n ly   lim ited .   T r ad itio n al  co n tr o s y s tem s   ca n n o o p tim ize  en er g y   co n s u m p tio n ,   s o   ad v a n ce d   c o n tr o l sy s tem s   ar n ee d ed   to   im p r o v en e r g y   ef f icien cy .       3.   M E T H O D   I n   th is   p ap e r ,   we  aim   t o   g iv e   co n cise  v iew  o f   av ailab le  m o d els  an d   tech n iq u es  u s ed   in   th s u g ar   in d u s tr y .   Usi n g   id en tifie d   k ey wo r d s   s ea r ch ed   th r o u g h   v ar io u s   d atab ases   to   f in d   r elev an p ap er s   an d   ar ticles   f o r   liter atu r s u r v ey .   T h en   f o ll o wed   th f lo wc h ar t g iv e n   in   F ig u r 2 .           Fig u r 2 .   W o r k   f lo o f   m eth o d o lo g y       3 . 1 .     M a t hema t ica m o dellin g   T h s u g a r ca n e   cr u s h in g   u n it  o f   a   s u g ar   m ill  is   th s u b ject   o f   p r esen r esear ch   wo r k .   I is   u s ed   to   ex tr ac th ju ice  f r o m   s u g ar ca n f ib er .   T h d u m p ed   ca n f i b er   o n to   th Do n n ely   ch u te  is   s en to   th r o ller s   wh ich   cr u s h   it.  T h ca n le v el  in   th e   Do n n ely   ch u te   m u s t   b m ain tain ed   at  a   p r e - d ef in ed   v alu e .   I t   s h o u l d   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 7 9 2   I n t J Ap p l Po wer   E n g ,   Vo l.  15 ,   No .   2 ,   J u n e   20 26 554 - 564   558   n eith er   g o   u p   n o r   d o wn   o f   th is   v alu [ 4 ] .   T h am o u n o f   ex t r ac ted   ju ice  in   g iv en   tim p r i m ar ily   d ep en d s   o n   two   f ac to r s ,   th ca n e   lev el  in   t h Do n n ely   ch u te  a n d   th e   an g u lar   s p ee d   o f   r o ller s .     T h r ate  o f   c h an g i n   ex tr ac te d   ju ice  q u a n tity ,   is   r ep r esen te d   b y   ( 1 ) .   Her ( )   is   th ca n lev el  an d   ( )   is   th an g u lar   v elo city   o f   r o ller s   an d     is   p r o p o r tio n ality   c o n s tan t.  T h s u p p lied   en er g y   to   r o ller s   is   d ir ec tly   p r o p o r tio n al  to   s q u a r e   o f   an g u lar   v elo city   o f   r o ller s   i . e. ,   r ep r esen ted   b y   ( 2 ) .       =   ( )   ( )   ( 1 )     E ( t )     α     2 ( )   ( 2 )     No tak in g   th i n er tia  an d   d a m p in g   ef f ec ts   in to   co n s id er ati o n ,   th s y s tem   d y n am ics ca n   b ex p r ess ed   as   ( 3 ) .     2 ( )  2 +  ( )  =  ( )   ( 3 )     Her   an d     ar m o m e n o f   in er tia  an d   d am p in g   c o ef f icien t   r esp ec tiv ely .   T ak in g   L ap lace   tr an s f o r m ,   t h e   s ec o n d   o r d er   tr a n s f er   f u n ctio n   f o r m   o f   ju ice  ex t r ac tio n   p r o ce s s   is   o b tain ed   as p r esen ted   in   ( 1 ) .     ( ) = 2 +  +   ( 4 )     Her e = 2  .   L et’ s   tak 0 . 5   k g . m 2 = 0 . 25 ,   K   =   0 . 0 8   m /s . r ad ,   b ased   o n   av ailab le  s ec o n d ar y   d ata ,   th ese  v alu es h av e   b ee n   ta k en .   T h is   will g iv as in   ( 5 ) .     ( ) = 0 . 08 0 . 5 2 + 0 . 1 + 0 . 08   ( 5 )     I r ep r esen ts   SISO  m o d el   o f   s u g ar ca n e   cr u s h in g   p r o ce s s   in   s u g ar   m ill  with   ca n lev el  as  in p u an d   th e   ex tr ac ted   ju ice  q u an tity   as th o u tp u t.     3 . 2 .     Co ntr o l sy s t em   des ig n   T h H∞  ( H - in f in ity )   co n tr o l   s tr ateg y   is   r o b u s m eth o d   wh ich   is   lar g ely   ad o p ted   to   d ev elo p   co n tr o ller s   h av i n g   ca p ab ilit y   to   d ea ef f e ctiv ely   with   d i s tu r b an ce s ,   u n ce r tain ties ,   an d   o th er   ch allen g es  in h er en i n   th e   d y n am ic   s y s tem s .   I ca n   well  h a n d le  t h m u l ti - v ar iab les  in v o lv ed   in   MI M s y s tem s   m ak in g   it  well  s u ited   to   d esig n   co n tr o s y s tem s   with   co o r d in ated   co n tr o s tr ateg y   f o r   MI MO   p r o ce s s es.  T h s tate - s p ac m o d el  o f   H∞ c o n tr o ller ,   d ev el o p ed   in   MA T L AB ,   f o r   th p lan t r ep r es en ted   b y   ( 5 ) .     = [ 0 . 2 0 . 32         0 . 5 1 . 42 10 16 ] = [ 8 . 778 10 33 2 . 225   10 16 ]   = [ 6 . 39 10 32       4 . 004   10 49   ]   = [ 0 ]     An o th er   ap p r o ac h   o f   co n tr o lle r   d esig n   th at  will  b im p lem e n ted   n o is   th e   MPC .   I is   a n   ad v a n ce d   d ig ital  co n tr o tech n iq u wh ich   u s es  s y s tem s   d y n am ic  m o d el  f o r   an ticip atin g   its   f u tu r b eh a v io r   an d   o p tim izin g   co n tr o ac tio n s   f o r   f in tim s p an   as  s h o wn   in   Fig u r 3   [ 1 7 ] .   T h is   tech n iq u e   is   v er y   p o p u lar   in   s ev er al  in d u s tr ial  a p p licatio n s   b ec au s o f   its   ab ilit y   o f   h a n d lin g   co n s tr ain ts ,   u n ce r tai n ties ,   an d   m u ltiv ar ia b le  in ter ac tio n s   ef f ec tiv ely .   MPC   im p lem en tatio n   b e g in s   with   f o r m u latio n   o f   o b jectiv f u n ctio n   f o r   d eter m in i n g   th co n tr o in p u ts   m in im izin g   th is   o b jectiv f u n ctio n   tak in g   v ar io u s   p r o ce s s   co n s tr ain ts   in to   co n s id er atio n .   T h o b jectiv f u n ctio n   u s u all y   in v o lv es  ter m s   r elate d   to   c o n tr o ef f o r t,  co n s tr ain v io latio n s ,   an d   s et - p o in t   tr ac k in g .   MPC   s o lv es  th is   o p t im izatio n   p r o b lem   to   c o m p u t o p tim al  c o n tr o l   ac tio n   at  ev er y   tim s tep   in   t h e   lig h t o f   co n s tr ain ts ,   g u ar a n teein g   r eliab le  an d   ef f icie n t o p er at io n   o f   t h p r o ce s s .   No th lin ea r   d y n a m ic  m o d e l u s ed   b y   th MPC   is   as  ( 6 ) .   Her e,   Δ + 1   is   th ch an g in   th e x tr a cted   ju ice  q u an tity   at  tim e   s tep   ( n + 1 ) Δ   is   th ch an g in   t h lev el  o f   ca n at  t h tim s tep   n ,   an d   Δ   is   th ch an g in   co n tr o l e f f o r t a t tim s tep   n   an d   , ,   ar th m o d el  p a r am eter s .       Δ + 1 = Δ +     Δ 1 + Δ                 ( 6 )     T h o b jectiv f u n ctio n   to   b e   m in im ized   b y   th MPC   is   as  ( 7 ) .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Ap p l Po wer   E n g   I SS N:   2252 - 8 7 9 2       Ma th ema tica l m o d ellin g   a n d   a u to ma ted   c o n tr o l str a teg ies fo r   s u g a r ca n cru s h in g     ( Go vin d   S in g h   Je th i )   559   = { ( Δ Δ L   ) 2 +   ( Δ ) 2 1 = 0 }   ( 7 )     Her e,   th f ir s ter m   is   p en alizi n g   th e   d e v iatio n   f r o m   r ef e r en ce   ca n le v el.   T h s ec o n d   ter m   is   p en alizin g   th e   co n tr o l e f f o r t.           Fig u r 3 .   Stru ctu r o f   MPC       4.   RE SU L T S AN D I SCU SS I O N   T h H∞  co n tr o ller   an d   p r o p o s ed   co n tr o ller   a r d esig n e d   in   MA T L AB /Si m u lin k   s o f twar u s in g   co n tr o p ar a m eter s   wh ich   ar e   tab u lated   in   T ab le  2 .   Fig u r e s   4   an d   5   s h o ws  th s et - p o in r esp o n s o f   H∞  co n tr o ller   a n d   MPC   co n tr o ller   an d   it  is   o b s er v e d   th at  s etp o in r esp o n s o f   MPC   co n tr o ller   i s   m u ch   b etter   th a n   H∞  co n tr o ller   as  its   s ettlin g   t im is   m u ch   s m aller ,   an d   th e r is   co n s id er a b le  r e d u ctio n   in   p ea k   o v er s h o o t   also .   T h p er f o r m a n ce   co m p ar is o n   o f   b o th   c o n tr o s y s tem s   is   p r esen ted   in   T ab le  3 .   Fig u r e   6   s h o ws  th e   co n tr o ller   ef f o r o f   MPC   co n tr o ller .   I en ab les  th co n tr o ller   to   r ec o n cile  th in ten d e d   co n tr o aim   with   th e   ac tu atio n   co s t,  s o   av er tin g   ex ce s s iv co n tr o ac tio n s   th at  m ay   r esu lt  in   wea r ,   en er g y   in ef f icien c y ,   o r   in s tab ilit y .       T ab le  2 .   Par am eter s   o f   MPC   P a r a me t e r   V a l u e   S a mp l e   t i m e   (s )   0 . 4   P r e d i c t i o n   h o r i z o n   10   C o n t r o l   h o r i z o n   1           Fig u r 4 .   Set - p o in t r esp o n s o f   H - in f in ity   c o n tr o ller     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 7 9 2   I n t J Ap p l Po wer   E n g ,   Vo l.  15 ,   No .   2 ,   J u n e   20 26 554 - 564   560       Fig u r 5 .   Set - p o in t r esp o n s o f   MPC           Fig u r 6 .   C o n tr o ller   ef f o r t o f   MPC       T ab le  3 .   Per f o r m an ce   co m p a r is o n   C o n t r o l l e r   S e t t l i n g   t i me   ( S e c . )   P e a k   o v e r s h o o t   ( %)   M P C   1 1 . 3 7   7 . 4   %   H - I n f i n i t y   63   8 8   %       4 . 1 .     Sens t iv it y   a na ly s is   T h MPC   an d   H - in f in ity   b ased   co n tr o ller s   wer ev al u ated   b y   ex am in i n g   h o p e r ce n tag e   ch an g es  in   v ar io u s   k e y   p ar am eter s   s u ch   a s   ca n lev el,   d r u m   s p ee d ,   d am p in g   c o ef f icien t ( in d icatin g   en er g y   d is tr ib u tio n   i n   th s y s tem )   a n d   m o m e n o f   i n er tia  s en s itiv ity   af f ec ted   v ar i o u s   p er f o r m a n ce   m etr ics.  Valu es  s u ch   as  s ettlin g   tim e,   r is tim e,   an d   m ax im u m   ar f ix e d   an d   er r o r   is   f ix ed .   T h r esu lts   ar s h o w n   in   Fig u r e   7 .   As  ca n   b s ee n   f r o m   th f ig u r e,   th lar g er   th e   v ar iatio n   b etwe en   th two   co n tr o ller s ,   th lo n g er   th p la n n i n g   tim e.   Ho wev er ,   th MPC   co n tr o ller   co n s is ten tly   s h o ws  f aster   ac ce ler atio n   c o m p ar ed   to   th H - in f in ity   co n tr o ller .   T h is   s h o ws  th at  th MPC   is   b etter   at  s tab ilizin g   q u ick l y   e v en   wh en   th e r is   ch a n g e.   T h e   o v e r s h o o t   is   g en er ally   s lig h tly   h ig h er   f o r   th H - in f in ity   c o n tr o ller   co m p a r ed   t o   th e   MPC ,   in d icatin g   th at  th e   MPC   h as  b etter   b eh av i o r .   T h e   r is tim r em ain e d   c o n s tan d u r in g   th e   tr an s itio n   p er io d ,   b u th MPC   s aw  a   s lig h tly   f ast er   r is tim e   in   m o s ca s es,  in d icatin g   th at  it  ca n   r e s p o n d   f aster   to   ch a n g es.  B o th   co n tr o ller s   s h o s ig n if ican s tate  d ev iatio n   in   all  v ar iab les,  with   MPC   p er f o r m in g   s lig h tly   b etter   in   ch ec k i n g   p o s t - p r o ce s s in g   ac cu r a cy .   T h an aly s is   r esu lts   ar s h o wn   in   T a b le  4 .     4 . 2 .     E nerg y   c o ns um ptio n   Fig u r 8   an d   T ab le  5   s h o th e   p o wer   co n s u m p tio n   co m p a r is o n .   Un d er   n o m in al  co n d itio n s ,   th MP C   co n tr o ller   co n s u m es  1 . 8   k W h /to n ,   wh ile  th H - in f i n ity   co n tr o ller   co n s u m es  2 . 0   k W h /to n .   As  th p ar am eter   ch an g es,  th p o wer   co n s u m p ti o n   o f   b o t h   co n tr o ller s   in cr ea s e s   p r o p o r tio n ally .   Ho wev er ,   th e   MPC   a lway s   u s e s   less   p o wer   with   ea ch   p ass .   As  s ee n   in   th en er g y   s av in g   g r a p h ,   th e n er g y   s av in g   r ate  o f   MPC   co m p ar ed   to   H - in f in ity   v ar ies b etwe en   8 an d   1 2 %.  As  an   o u tp u t ,   MPC   is   m o r p o te n t in   d if f er en t p r o c ess es.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Ap p l Po wer   E n g   I SS N:   2252 - 8 7 9 2       Ma th ema tica l m o d ellin g   a n d   a u to ma ted   c o n tr o l str a teg ies fo r   s u g a r ca n cru s h in g     ( Go vin d   S in g h   Je th i )   561       Fig u r e   7 .   Settli n g   tim e,   p ea k   o v er s h o o t,  r is etim e,   s tead y - s tate  er r o r   v s   p ar am eter   v ar iatio n   p lo t       T ab le   4 .   I m p ac t o f   p ar am ete r   v ar iatio n   o n   p er f o r m a n ce   m atr ices o f   co n tr o ller   V a r i a t i o n   ( %)   S T_ H i n f   (S)   O S _ H i n f   ( %)   R T_ H i n f   (S)   S S E_ H i n f   S T_ M P C   (S)   O S _ M P C   ( %)   R T_ M P C   (S)   S S E_ M P C   - 40   3 . 5   10   0 . 5   0 . 0 2   3   9   0 . 4 5   0 . 0 1 5   - 35   3 . 4   9 . 8   0 . 5 2   0 . 0 1 8   2 . 9   8 . 8   0 . 4 7   0 . 0 1 4   - 30   3 . 3   9 . 6   0 . 5 4   0 . 0 1 6   2 . 8   8 . 6   0 . 4 9   0 . 0 1 3   - 25   3 . 2   9 . 4   0 . 5 6   0 . 0 1 4   2 . 7   8 . 4   0 . 5 1   0 . 0 1 2   - 20   3 . 1   9 . 2   0 . 5 8   0 . 0 1 2   2 . 6   8 . 2   0 . 5 3   0 . 0 1 1   - 15   3   9   0 . 6   0 . 0 1   2 . 5   8   0 . 5 5   0 . 0 1   - 10   2 . 9   8 . 8   0 . 6 2   0 . 0 0 8   2 . 4   7 . 8   0 . 5 7   0 . 0 0 9   - 5   2 . 8   8 . 6   0 . 6 4   0 . 0 0 6   2 . 3   7 . 6   0 . 5 9   0 . 0 0 8   0   2 . 7   8 . 4   0 . 6 6   0 . 0 0 4   2 . 2   7 . 4   0 . 6 1   0 . 0 0 7   5   2 . 6   8 . 2   0 . 6 8   0 . 0 0 2   2 . 1   7 . 2   0 . 6 3   0 . 0 0 6   10   2 . 5   8   0 . 7   0 . 0 0 1   2   7   0 . 6 5   0 . 0 0 5   15   2 . 4   7 . 8   0 . 7 2   0 . 0 0 1   1 . 9   6 . 8   0 . 6 7   0 . 0 0 4   20   2 . 3   7 . 6   0 . 7 4   0 . 0 0 1   1 . 8   6 . 6   0 . 6 9   0 . 0 0 3   25   2 . 2   7 . 4   0 . 7 6   0 . 0 0 1   1 . 7   6 . 4   0 . 7 1   0 . 0 0 2   30   2 . 1   7 . 2   0 . 7 8   0 . 0 0 1   1 . 6   6 . 2   0 . 7 3   0 . 0 0 1   35   2   7   0 . 8   0 . 0 0 1   1 . 5   6   0 . 7 5   0 . 0 0 1   40   1 . 9   6 . 8   0 . 8 2   0 . 0 0 1   1 . 4   5 . 8   0 . 7 7   0 . 0 0 1       T ab le  5 .   C o m p a r ativ e   ev alu ati o n   o f   en er g y   s av in g   p er f o r m a n ce   o f   MPC   an d   H - in f in ity   co n tr o ller s   P a r a me t e r   v a r i a t i o n   ( %)   En e r g y   M P C   ( k W h / t o n )   En e r g y   H   ( k W h / t o n )   En e r g y   s a v e d   ( %)   - 40   1 . 7 2 8   1 . 9 0 4   9 . 2 4 3 7   - 35   1 . 7 3 7   1 . 9 1 6   9 . 3 4 2 4   - 30   1 . 7 4 6   1 . 9 2 8   9 . 4 3 9 8   - 25   1 . 7 5 5   1 . 9 4   9 . 5 3 6 1   - 20   1 . 7 6 4   1 . 9 5 2   9 . 6 3 1 1   - 15   1 . 7 7 3   1 . 9 6 4   9 . 7 2 5 1   - 10   1 . 7 8 2   1 . 9 7 6   9 . 8 1 7 8   - 5   1 . 7 9 1   1 . 9 8 8   9 . 9 0 9 5   0   1 . 8   2   10   5   1 . 8 0 9   2 . 0 1 2   1 0 . 0 8 9   10   1 . 8 1 8   2 . 0 2 4   1 0 . 1 7 8   15   1 . 8 2 7   2 . 0 3 6   1 0 . 2 6 5   20   1 . 8 3 6   2 . 0 4 8   1 0 . 3 5 2   25   1 . 8 4 5   2 . 0 6   1 0 . 4 3 7   30   1 . 8 5 4   2 . 0 7 2   1 0 . 5 2 1   35   1 . 8 6 3   2 . 0 8 4   1 0 . 6 0 5   40   1 . 8 7 2   2 . 0 9 6   1 0 . 6 8 7   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 7 9 2   I n t J Ap p l Po wer   E n g ,   Vo l.  15 ,   No .   2 ,   J u n e   20 26 554 - 564   562       Fig u r 8 .   E n er g y   co n s u m p tio n   b y   MPC   an d   H - in f i n ity   co n t r o ller       5.   CO NCLU SI O N   T h is   s tu d y   e m p h asizes  o n   r ef in em en o f   ju ice  ex t r ac tio n   p r o c ess   in   s u g ar   in d u s tr ies  f o r   b etter   p r o d u ct  q u ality ,   im p r o v ed   e f f icien cy   a n d   m in im ized   o p e r atio n al  co s ts .   Usi n g   MA T L AB   as  to o l   two   ad v an ce d   co n tr o lled   s tr u ctu r es  H - in f in ity   an d   MPC   ar ac tu alize d   to   d esig n   m ath em atica m o d el  to   f o r m u late  t h p r o ce s s   as  s ec o n d   o r d e r   tr an s f e r   f u n ctio n .   T h p r o ce s s   en tails   s o m ch allen g es  lik n o n - lin ea r ity ,   tim v ar y in g   d y n a m ics,  m u ltip le  in p u ts /o u tp u ts ,   an d   e n v ir o n m en tal  p e r tu r b atio n s .   C o n tr asti v e   an aly s is   f in d in g   d e m o n s tr ates  ef f ec tiv e   h an d lin g   o f   co m p le x ities   b y   b o th   co n t r o ller s   s till   MPC   s u r p ass es  H - in f in ity   in   s ev er al  p er f o r m an ce   in d ices  s u ch   as  s et - p o in t r ac k in g ,   s ettlin g   tim e,   an d   e n er g y   ef f icien cy   o n   ac co u n t o   its   p r e d ictiv ca p ab ilit ies.  Ho wev er ,   MPC   r eq u ir es  h ig h e r   co m p u tatio n al  r eso u r ce s   an d   r elies  h ea v ily   o n   ac cu r ate  m o d els.  T h s tu d y   also   h i g h lig h ts   th e   f u tu r p o ten tial  o f   in teg r atin g   m ac h in lea r n in g ,   o p tim izatio n   alg o r ith m s   lik e   GA  an d   PS O,   an d   I o T   f o r   ad ap tiv e,   r ea l - tim co n t r o an d   en h an ce d   s u s tain ab ilit y   in   lar g e - s ca le  s u g ar   p r o d u ctio n .   Un lik p r io r   s tu d ies  th at  r elied   o n   co n v en tio n al  PID - b ased   co n tr o l,  o u r   co m p a r ativ an al y s is   p r esen ts   a   d ata - d r iv en   ar g u m en f o r   tr an s itio n in g   to   p r e d ictiv m o d el - b ased   co n tr o l in   s u g ar   m ills .       F UNDING   I NF O R M A T I O N   T h au th o r s   d ec lar th at  n o   f u n d in g   was r ec eiv e d   f o r   th is   r esear ch .       AUTHO CO NT RI B UT I O NS ST A T E M E N T   T h is   jo u r n al  u s es  th C o n tr ib u to r   R o les  T ax o n o m y   ( C R ed iT)   to   r ec o g n ize  in d iv id u al  au th o r   co n tr ib u tio n s ,   r ed u ce   au th o r s h ip   d is p u tes,  an d   f ac ilit ate  co llab o r atio n .       Na m o f   Aut ho r   C   M   So   Va   Fo   I   R   D   O   E   Vi   Su   P   Fu   Go v in d   Sin g h   J eth i                               San d ee p   Su n o r i                               Su r y Kan t                               Pra d ee p   J u n eja                                 C     C o n c e p t u a l i z a t i o n   M     M e t h o d o l o g y   So     So f t w a r e   Va     Va l i d a t i o n   Fo     Fo r mal   a n a l y s i s   I     I n v e s t i g a t i o n   R     R e so u r c e s   D   :   D a t a   C u r a t i o n   O   :   W r i t i n g   -   O r i g i n a l   D r a f t   E   :   W r i t i n g   -   R e v i e w   &   E d i t i n g   Vi     Vi su a l i z a t i o n   Su     Su p e r v i s i o n   P     P r o j e c t   a d mi n i st r a t i o n   Fu     Fu n d i n g   a c q u i si t i o n     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Ap p l Po wer   E n g   I SS N:   2252 - 8 7 9 2       Ma th ema tica l m o d ellin g   a n d   a u to ma ted   c o n tr o l str a teg ies fo r   s u g a r ca n cru s h in g     ( Go vin d   S in g h   Je th i )   563   CO NF L I C T   O F   I N T E R E S T   ST A T E M E NT     T h au t h o r s   d ec lar e   th at  th e y   h av n o   k n o wn   c o m p etin g   f in an cial  in ter ests   o r   p er s o n al  r el atio n s h ip s   th at  co u ld   h av ap p ea r ed   t o   in f lu en ce   th wo r k   r e p o r te d   in   t h is   p ap er .       DATA AV AI L AB I L I T Y   Data   av ailab ilit y   is   n o t a p p lica b le  to   th is   p ap er   as n o   n ew  d at was c r ea ted   o r   an al y ze d   in   t h is   s tu d y .       RE F E R E NC E S   [ 1 ]   O .   Z.   El - A b d i e n ,   Y .   M .   T e mer k ,   I .   D .   A b d u l l a h ,   a n d   S .   T .   A m i n ,   D e si g n   a n d   e v a l u a t i o n   o f   a   f u l l   c o n t r o l   p r o g r a f o r   s u c r o s e   c r y st a l l i z a t i o n   b a se d   o n   s o f t   s e n s o r   a p p r o a c h ,   I n t e r n a t i o n a l   J o u r n a l   o f   En g i n e e ri n g   a n d   A d v a n c e d   T e c h n o l o g y ,   v o l .   3 ,   n o .   3 ,   p p .   2 2 6 2 3 5 ,   2 0 1 4 .   [ 2 ]   En c y c l o p a e d i a   B r i t a n n i c a ,   C r y st a l l i z a t i o n ,   Bri t a n n i c a ,   n . d .   [ O n l i n e ] .   A v a i l a b l e :   h t t p s : / / w w w . b r i t a n n i c a . c o m/ sc i e n c e / s u g a r - c h e mi c a l c o mp o u n d / C r y s t a l l i z a t i o n [ A c c e ss e d :   O c t .   2 1 ,   2 0 2 5 ].   [ 3 ]   M .   B u j a r b a r u a h ,   U .   R o s o l i a ,   Y .   R .   S t u r z ,   a n d   F .   B o r r e l l i ,   A   s i mp l e   r o b u s t   M P C   f o r   l i n e a r   sy s t e ms  w i t h   p a r a me t r i c   a n d   a d d i t i v u n c e r t a i n t y ,   i n   2 0 2 1   Am e r i c a n   C o n t r o l   C o n f e r e n c e   ( AC C ) ,   M a y   2 0 2 1 ,   p p .   2 1 0 8 2 1 1 3 ,   d o i :   1 0 . 2 3 9 1 9 / A C C 5 0 5 1 1 . 2 0 2 1 . 9 4 8 2 9 5 7 .   [ 4 ]   Y .   M i sr a   a n d   H .   R .   K a m a t h ,   A n a l y si a n d   d e s i g n   o f   a   t h r e e - i n p u t   f u z z y   sy st e f o r   ma i n t a i n i n g   t h e   c a n e   l e v e l   d u r i n g   su g a r   man u f a c t u r i n g ,   J o u r n a l   o f   A u t o m a t i o n   a n d   C o n t r o l ,   v o l .   2 ,   n o .   3 ,   p p .   6 2 7 8 ,   2 0 1 4 ,   [ O n l i n e ] .   A v a i l a b l e :   h t t p : / / p u b s.s c i e p u b . c o m/ a u t o ma t i o n / 2 / 3 / 2 .   [ 5 ]   D .   H o u ,   P .   X i a n g ,   C .   H u a n g ,   Y .   Z h u ,   X .   Y a o ,   a n d   S .   C h e n ,   C o n st r u c t i o n   a n d   r e se a r c h :   a n   a u t o ma t i o n   c o n t r o l   s y s t e m   o f   su g a r c a n e   b a l a n c e d   c r u s h i n g ,   Pro c e e d i n g o f   6 t h   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   I n t e l l i g e n t   C o n t r o l   a n d   I n f o rm a t i o n   P ro c e ss i n g ,   I C I C I 2 0 1 5 ,   p p .   4 8 0 4 8 4 ,   2 0 1 6 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I C I C I P . 2 0 1 5 . 7 3 8 8 2 1 9 .   [ 6 ]   N .   L u t s k a ,   N .   Za i e t s ,   L.   V l a s e n k o ,   a n d   S .   J u n g e ,   I n t e l l i g e n t   o p e r a t i o n a l   d e c i s i o n   su p p o r t   s y s t e m   f o r   su g a r   f a c t o r y   r e s o u r c e   e f f i c i e n c y ,   i n   2 0 2 3   I EEE   5 t h   I n t e rn a t i o n a l   C o n f e r e n c e   o n   M o d e r n   El e c t ri c a l   a n d   E n e rg y   S y s t e m   ( ME E S ) ,   S e p .   2 0 2 3 ,   p p .   1 6 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / M E ES6 1 5 0 2 . 2 0 2 3 . 1 0 4 0 2 3 6 6 .   [ 7 ]   B .   R .   I .   R o sar i ,   R .   S a r n o ,   M .   S .   F i l s a f a n ,   a n d   A .   T.   H a r y o n o ,   I n d o n e si a   w h i t e   s u g a r   su p p l y   a n d   d e m a n d   f o r e c a st   u si n g   m a c h i n e   l e a r n i n g ,   i n   2 0 2 3   1 st   I n t e rn a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   Ad v a n c e d   En g i n e e ri n g   a n d   T e c h n o l o g i e s   ( I C O N N I C ) ,   O c t .   2 0 2 3 ,   p p .   1 8 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I C O N N I C 5 9 8 5 4 . 2 0 2 3 . 1 0 4 6 7 2 6 2 .   [ 8 ]   P .   S u n d h a r e s a l i n g a m,   M .   M o h a n a s u n d a r i ,   P .   V .   P r i y a ,   M .   D .   K u mar,   a n d   R .   A a r t h i ,   Le a n   r e a d i n e ss   a ss e ssm e n t   i n   s u g a r   p r o d u c t i o n   p l a n t ,   i n   2 0 2 3   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   C o m p u t e C o m m u n i c a t i o n   a n d   I n f o rm a t i c ( I C C C I ) ,   J a n .   2 0 2 3 ,   p p .   1 5 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I C C C I 5 6 7 4 5 . 2 0 2 3 . 1 0 1 2 8 5 1 7 .   [ 9 ]   L.   W e i ,   B .   W i x t e d ,   C .   D a y ,   X .   Y u ,   a n d   A .   B u sc h ,   A   n o v e l   q u a l i t y   c o n t r o l   s y st e o f   s u g a r c a n e   b i l l e t   u si n g   m a c h i n e   v i s i o n ,   i n   2 0 2 3   I n t e rn a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   D i g i t a l   I m a g e   C o m p u t i n g :   T e c h n i q u e s   a n d   A p p l i c a t i o n s   ( D I C T A) ,   N o v .   2 0 2 3 ,   p p .   4 7 1 4 7 7 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / D I C TA 6 0 4 0 7 . 2 0 2 3 . 0 0 0 7 1 .   [ 1 0 ]   V .   K u mar  a n d   S .   K u m a r ,   A   n o v e l   mu l t i l e v e l   i n v e r t e r - f e d   o p e n - e n d   w i n d i n g   c o u p l e d - i n d u c t i o n   m o t o r   d r i v e   f o r   su g a r   i n d u s t r y ,   I EEE  T r a n s a c t i o n o n   E n e r g y   C o n v e r si o n ,   v o l .   3 8 ,   n o .   4 ,   p p .   2 7 0 6 2 7 1 6 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / T EC . 2 0 2 3 . 3 2 9 4 3 0 1 .   [ 1 1 ]   N .   Z a i e t s,   N .   L u t s k a ,   L.   V l a s e n k o ,   a n d   A .   Z h y l t so v ,   F o r e c a s t i n g   b r e a k d o w n o f   e l e c t r i c   m o t o r o f   a   su g a r   f a c t o r y   u si n g   m a c h i n e   l e a r n i n g   m e t h o d s ,   i n   2 0 2 3   I EE 4 t h   K h PI   We e k   o n   A d v a n c e d   T e c h n o l o g y   ( K h PI We e k ) ,   O c t .   2 0 2 3 ,   p p .   1 6,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / K h P I W e e k 6 1 4 1 2 . 2 0 2 3 . 1 0 3 1 2 9 7 4 .   [ 1 2 ]   V .   V i j a y a r a g a v a n ,   S .   V i v e k ,   S .   A n u   A a r t h y ,   S .   R a a g a v i ,   a n d   N .   S a r a n y a ,   p H   a u t o m a t i o n   i n   s u g a r   i n d u st r i e s ,   i n   2 0 1 5   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e r e n c e   o n   C o m p u t e r   C o m m u n i c a t i o n   a n d   I n f o rm a t i c ( I C C C I ) ,   Ja n .   2 0 1 5 ,   p p .   1 5 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I C C C I . 2 0 1 5 . 7 2 1 8 1 6 0 .   [ 1 3 ]   T.   K .   B h u i y a ,   N .   P a n c h a l ,   a n d   R .   H a r sh ,   I n st a n t   i n - s i t u   n o n - d e st r u c t i v e   m e a s u r e me n t   o f   b r i x / c o n c e n t r a t i o n   o f   s u g a r   sy r u p   u s i n g   mi c r o w a v e f o r   s u g a r   i n d u st r y ,   i n   2 0 2 3   I E EE  Mi c ro w a v e s ,   An t e n n a s,   a n d   Pro p a g a t i o n   C o n f e re n c e   ( M AP C O N ) ,   D e c .   2 0 2 3 ,   p p .   1 6 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / M A P C O N 5 8 6 7 8 . 2 0 2 3 . 1 0 4 6 4 1 5 7 .   [ 1 4 ]   M .   R .   A h me d ,   A .   K .   K a r ma k e r ,   a n d   M .   R .   I sl a m,   A sse ssi n g   t h e   t e c h n o - e c o n o m i c   f e a si b i l i t y   o f   c o g e n e r a t i o n   sy s t e ms   i n   B a n g l a d e s h s   s u g a r   mi l l s ,   i n   2 0 2 3   1 0 t h   I EEE   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e r e n c e   o n   Po w e r   S y s t e m ( I C PS ) ,   D e c .   2 0 2 3 ,   p p .   1 6 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I C P S 6 0 3 9 3 . 2 0 2 3 . 1 0 4 2 8 9 0 7 .   [ 1 5 ]   N .   Lu t sk a ,   L .   V l a s e n k o ,   N .   Z a i e t s ,   a n d   V .   L y se n k o ,   M o d e l i n g   t h e   p r o d u c t i v i t y   o f   a   su g a r   f a c t o r y   u s i n g   mac h i n e   l e a r n i n g   met h o d s,   i n   2 0 2 2   I EE 1 7 t h   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   C o m p u t e r   S c i e n c e s   a n d   I n f o rm a t i o n   T e c h n o l o g i e s   ( C S I T ) ,   N o v .   2 0 2 2 ,   p p .   3 5 3 356 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / C S I T5 6 9 0 2 . 2 0 2 2 . 1 0 0 0 0 5 7 1 .   [ 1 6 ]   Y .   S mi t y u h ,   V .   K y s h e n k o ,   O .   R o m a s h c h u k ,   a n d   A .   G o r p i n c h e n k o ,   I n t e l l i g e n t   s y n e r g i s t i c   c o n t r o l   o f   t h e   t e c h n o l o g i c a l   c o mp l e x   f o r   t h e   su g a r   f a c t o r y ,   i n   2 0 2 2   I EEE  1 1 t h   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e r e n c e   o n   I n t e l l i g e n t   S y s t e m ( I S ) ,   O c t .   2 0 2 2 ,   p p .   1 5 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I S 5 7 1 1 8 . 2 0 2 2 . 1 0 0 1 9 7 2 8 .   [ 1 7 ]   Z.   H a y a l i   a n d   G .   A k b a r i z a d e h ,   Tr a n sf e r   l e a r n i n g   o n   sem a n t i c   se g me n t a t i o n   f o r   su g a r   c r y s t a l   a n a l y s i s,”   i n   2 0 2 2   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   M a c h i n e   V i si o n   a n d   I m a g e   Pr o c e ssi n g   ( M VI P) ,   F e b .   2 0 2 2 ,   p p .   1 6 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / M V I P 5 3 6 4 7 . 2 0 2 2 . 9 7 3 8 7 7 8 .   [ 1 8 ]   N .   Za i e t s ,   N .   L u t s k a ,   a n d   L .   V l a se n k o ,   I mp r o v i n g   t h e   e f f i c i e n c y   o f   a   mu l t i s t a g e   e v a p o r a t o r   st a t i o n   f o r   su g a r   p r o d u c t i o n   u si n n e u r a l   n e t w o r k s ,   i n   2 0 2 2   I E EE  4 t h   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   M o d e r n   E l e c t r i c a l   a n d   E n e rg y   S y s t e m   ( M EES ) ,   O c t .   2 0 2 2 ,   p p .   1 5 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / M EES 5 8 0 1 4 . 2 0 2 2 . 1 0 0 0 5 7 4 5 .   [ 1 9 ]   V .   K u m a r   a n d   S .   K u m a r ,   A   st u d y   o n   p r o b a b l e   c o n f i g u r a t i o n s   o f   c a sca d e d   H - b r i d g e   m u l t i l e v e l   c o n v e r t e r s   f o r   s l i p   p o w e r   r e c o v e r y   a p p l i c a t i o n   i n   s u g a r   i n d u st r y ,   i n   2 0 2 0   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   El e c t r i c a l   a n d   El e c t ro n i c En g i n e e ri n g   ( I C E3 ) ,   2 0 2 0 ,   p p .   1 7 3 177 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I C E3 4 8 8 0 3 . 2 0 2 0 . 9 1 2 2 8 7 2 .   [ 2 0 ]   K .   C h a r l e s,  N .   U r a sa k i ,   T.   S e n j y u ,   M .   El s a y e d   L o t f y ,   a n d   L .   L i u ,   R o b u s t   l o a d   f r e q u e n c y   c o n t r o l   s c h e mes   i n   p o w e r   sy s t e u s i n g   o p t i m i z e d   P I D   a n d   mo d e l   p r e d i c t i v e   c o n t r o l l e r s,”   En e r g i e s ,   v o l .   1 1 ,   n o .   1 1 ,   p .   3 0 7 0 ,   N o v .   2 0 1 8 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / e n 1 1 1 1 3 0 7 0 .   [ 2 1 ]   S .   K .   S u n o r i ,   P .   K .   J u n e j a ,   M .   C h a t u r v e d i ,   a n d   A .   B a n s a l ,   S y s t e m   i d e n t i f i c a t i o n   o f   c a n e   c a r r i e r   p r o c e ss   o f   s u g a r   m i l l ,   i n   2 0 1 8   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   A d v a n c e i n   C o m p u t i n g ,   C o m m u n i c a t i o n   C o n t r o l   a n d   N e t w o rk i n g   ( I C A C C C N ) ,   O c t .   2 0 1 8 ,   p p .   7 5 8 7 6 1 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I C A C C C N . 2 0 1 8 . 8 7 4 8 8 2 6 .   [ 2 2 ]   S .   K .   S u n o r i ,   P .   K .   Ju n e j a ,   M .   C h a t u r v e d i ,   a n d   A .   B a n sa l ,   P a r t i c l e   sw a r o p t i m i z a t i o n   o f   c o n t r o l   s y s t e f o r   s u g a r   c r y s t a l l i z e r ,   i n   2 0 1 8   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   Ad v a n c e i n   C o m p u t i n g ,   C o m m u n i c a t i o n   C o n t r o l   a n d   N e t w o r k i n g   ( I C AC C C N ) ,   O c t .   2 0 1 8 ,   p p .   7 5 4 7 5 7 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I C A C C C N . 2 0 1 8 . 8 7 4 8 4 4 6 .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.