Ograniczanie wyników
Czasopisma help
Autorzy help
Lata help
Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 140

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 7 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  sterowanie predykcyjne
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 7 next fast forward last
PL
W artykule przedstawiono charakterystykę sterowania i pracy hybrydowych inwerterów fotowoltaicznych (PV). Wskazano wady i zalety systemów hybrydowych oraz sposoby magazynowania energii. Pokazano schemat hybrydowego inwertera PV, omówiono sposób sterowania inwerterem z uwzględnieniem predykcji produkcji energii elektrycznej na podstawie prognozy pogody oraz predykcji zapotrzebowania na energię elektryczną. Przedstawiono ponadto sposoby optymalizacji algorytmu sterowania.
EN
The article presents the characteristics of hybrid PV inverters. It outlines the advantages and disadvantages of hybrid systems and methods of energy storage. The schematic diagram of a hybrid PV inverter is illustrated, and the control method is explained, taking into account the prediction of electrical energy production based on weather forecasts and the prediction of electricity demand. Additionally, various appro aches for optimizing the control algorithm are presented.
EN
In this paper, we propose a solution for motion control of the object (agent) within a certain region of interest considering distance to actual reference trajectory and the threat posed by occurring hazardous regions of denial. In this application, a PSO (Particle Swarm Optimization) based MPC (Model Predictive Controller) will be designed, with the aim to achieve flexibility and responsiveness to changing environment conditions (such as appearing threats), that will allow for real short-time path adjustments. Presented approach allows for defining required effective separation between the agent and encountered and identified threats, preserving sensitivity for reference tracking errors.
PL
W poniższym artykule, przedstawiamy propozycję rozwiązania umożliwiającego sterowanie ruchem obiektu (agenta) w zadanym obszarze zainteresowania, uwzględniając napotkane obszary zagrożenia oraz zmiany odległości od zadanej trajektorii ruchu. W tym celu zastosowany został kontroler predykcyjny MPC (Model Predictive Controller), wyposażony w optymalizator oparty na metodzie optymalizacji za pomocą roju cząstek PSO (Particle Swarm Optimization). Waściwości takiego kontrolera pozwalają na reagowanie na zmianę warunków otoczenia (takich jak pojawiające się zagrożenia), elastycznie i responsywnie dostosowując i korygując w czasie rzeczywistym krótkoterminową trajektorię. Przedstawiona strategia daje możliwość zdefiniowania efektywnej wymaganej separacji pomiędzy agentem a napotkanymi, zidentyfikowanymi zagrożeniami, jednocześnie zachowując podatność na błędy śledzenia trajektorii.
PL
W pracy przedstawiono problem syntezy prawa sterowania modułu wspomagania nawigacji semiautonomicznego wózka inwalidzkiego w dynamicznym środowisku, w obecności pieszych. Osoba poruszająca się na wózku inwalidzkim może spotkać się ze zjawiskiem empatii ze strony osób, z którymi wchodzi w interakcje. W pracy pokazano wykorzystanie tego zjawiska do adaptacji stylu automatycznego sterowania ruchem wózka. Działanie proponowanego podejścia zweryfikowano za pomocą symulacji.
EN
The paper presents the problem of designing a navigation strategy for a semiautonomous wheelchair cruise control system, intended to help driving the wheelchair in populated, dynamical environments. The method discussed in this paper utilizes long-term, model-based environmental prediction for planning the motion of the wheelchair. Resulting navigation strategy is both human aware and acceptable for the person driving the vehicle. The adaptation mechanism was implemented and verified using simulation.
4
PL
Przedmiotem artykułu są algorytmy sterowania predykcyjnego (typu MPC - Model Predictive Control) ramion manipulatorów sztywnych. Zastosowano MPC z modelem w przestrzeni stanów i wykorzystano najnowszą technikę tłumienia zakłóceń i błędów modelowania, pozwalającą uniknąć dynamicznego modelowania zakłóceń lub uciekania się do dodatkowych technik ich eliminowania, takich jak SMC. Rozważane są przede wszystkim najbardziej efektywne obliczeniowo algorytmy MPC-NPL (NPL - Nonlinear Prediction and Linearization), w dwóch wersjach: z optymalizacją QP (Quadratic Programming) z ograniczeniami i z jawną optymalizacją bez ograniczeń i spełnieniem ograniczeń nierównościowych a posteriori. Dla wszystkich rozważanych algorytmów przeprowadzono kompleksową analizę symulacyjną sterowania manipulatorem z napędem bezpośrednim, przy dwóch rodzajach zakłócenia: zewnętrznym i parametrycznym. Wyniki porównano z uzyskanymi dla znanego algorytmu CTC-PID (CTC - Computer Torque Control), uzyskując lepszą jakość regulacji algorytmami MPC. Zbadano wpływ długości okresu próbkowania i obliczeniowego opóźnienia sterowania na jakość regulacji, co jest istotne dla algorytmów z szybkim próbkowaniem opartych na modelach.
EN
The subject of the article are predictive control algorithms (of MPC type - Model Predictive Control) for rigid manipulator arms. MPC with a state-space model and with the latest disturbance and modeling error suppression technique was applied, which avoids dynamic disturbance modeling or resorting to additional disturbance cancellation techniques, such as SMC. First of all, the most computationally efficient MPC-NPL (Nonlinear Prediction and Linearization) algorithms are considered, in two versions: the first with constrained QP (Quadratic Programming) optimization and the second with explicit (analytical) optimization without constraints and satisfying a posteriori inequality constraints. For all considered algorithms, a comprehensive simulation analysis was carried out for a direct drive manipulator, with two kinds of disturbances: external and parametric. The obtained results were compared with those for the well-known CTC-PID algorithm (CTC - Computer Torque Control), showing better control quality with MPC algorithms. In addition, the influence of the length of the sampling period and of the computational delay on control quality was investigated, which is important for model-based algorithms with fast sampling.
EN
The article presents a mathematical model demonstrating the synergy of HEV energetic machines in accordance with the model predictive control. Then the results of road tests are presented. They were based on the factory control of the above-mentioned system. The results of the operating parameters of the system according to the factory control and the results of the operating parameters according to the model predictive control were compared. On their basis, it could be concluded that the model predictive control contributed to changes in the power and electrochemical charge level of the energy storage system from 50.1% (the beginning) to 56.1% (the end of course) and for MPC from 50.1% (the beginning) to 59.9% (the end of the course). The applied MPC with 13 reference trajectories (LQT) of power machines of the series-parallel HEV allowed for fuel savings on the level of 4%.
PL
W artykule przedstawiono problem sterowania rojem robotów przy wykorzystaniu metody sterowania predykcyjnego opartej na modelu. Celem pojedynczych robotów było przenoszenie ładunków ze strefy centralnej do wyznaczonych stref bazując na kolorze ładunku. Z kolei, celem sterownika centralnego była taka koordynacja działań robotów aby wszystkie ładunki zostały przetransportowane ze strefy centralnej. Dodatkowo sterownik miał być odpowiedzialny za unikanie zakleszczeń, które miałyby negatywny wpływ na realizację zadania. W pracy skupiono się na badaniu wydajności zaproponowanego rozwiązania pod względem czasu potrzebnego na wykonanie zadania oraz maksymalnej drogi przebytej przez wszystkie roboty. Ponadto zebrano wyniki badań symulacyjnych i przeprowadzono ich analizę pod względem grupowego obciążenia jednostek podczas transportu ładunków.
EN
In this article model predictive control for robot swarm was presented. The goal of a single robot was transport payload from central zone to designated zone based on the colour of payload. In turn, the goal of central controller was to coordinate actions of all robots in order to transport all payloads from the central zone. Moreover, the controller was responsible for avoidance of deadlocks which would have negative impact on realised task. The focus of this work was put on performance analysis of proposed solution in terms of time needed to perform the task and total covered distance for all robots. What is more, results of performed simulations were collected. They were analysed in scope of group robot load during transportation process.
EN
The aim of this work is to design a robust predictive attitude controller when the disturbance is not known and it is modelled based on the stochastic theory and not directly from the environment and its laws. The paper starts with a brief introduction about the interest of attitude control, the state of the art, the limitations and the objectives of the research work. Then it moves on the control model chosen for the work. The main part is related to the modelling of the stochastic disturbance and the actuation of the controller. The results obtained match the initial idea about the capability of the controller to work under an unknown disturbance torque. Indeed, the graphical results show, for all the different conditions considered, that the required attitude is always reached, meaning that the aim of this work was achieved.
EN
In this paper, PV arrays are connected to the grid through a three-Level NPC Inverter. Both the current control and voltage balancing performance of the inverter are ensured via model predictive control (MPC) technique. This paper is comparing and presenting operational performance analysis of grid-connected three-Level NPC Inverter results using three techniques controllers namely: Self-tuning Fuzzy Logic PI controller (FLC), Neural Network controller (ANN), and PI classical controller, under different environmental conditions to optimally tune the reference current of the controller and following the maximum power point.
PL
Opisano system ze źródłem fotowoltaicznym gdzie stosuje się zarówno bieżące operacje kontroli, jak i równoważenie napięcia NPC z porównaniem trzech różnych strategii kontrolera. Skuteczność porównuje się między trzema strategiami kontrolnymi przy różnym natężeniu promieniowania i różnej temperaturze.
EN
This paper proposes a different strategy of predictive torque control applied to induction motor drive. The classical Direct Torque Control or DTC is wildly widespread in the industry, because of its known advantage like robustness, simplicity and the important one is the minimal torque response time. But, it shows its limitations in terms of torque undulation and variable switching frequency. To improve this classical type of control, two techniques have been introduced. Firstly application of Finite Set Model Predictive Control (FCS-MPTC) which has the advantage of being easy to implement and has a quick dynamic but its switching frequency is inconsistent. Secondly technique it’s based on space vector modulation showed that the PTC-SVM has superior performance especially the constancy of the switching frequency which will decrease the oscillation of electromagnetic torque and stator current and finally improve the THD.
PL
W artykule zaproponowano inną strategię predykcyjnej kontroli momentu obrotowego stosowaną w napędzie silnika indukcyjnego. Klasyczna bezpośrednia kontrola momentu obrotowego lub DTC jest szeroko rozpowszechniona ze względu na jej znane zalety, takie jak solidność, prostota, a najważniejszą z nich jest minimalny czas reakcji na moment obrotowy. Ale pokazuje swoje ograniczenia pod względem falowania momentu obrotowego i zmiennej częstotliwości przełączania. Aby ulepszyć ten klasyczny rodzaj sterowania, wprowadzono dwie techniki. Po pierwsze zastosowanie skończonego sterowania predykcyjnego modelu zbioru skończonego (FCS-MPTC), które ma tę zaletę, że jest łatwe do wdrożenia i ma szybką dynamikę, ale jego częstotliwość przełączania jest niespójna. Po drugie, technika oparta na modulacji wektora przestrzennego wykazała, że PTC-SVM odznacza się doskonałą wydajnością, zwłaszcza stałą częstotliwością przełączania, która zmniejszy oscylacje momentu elektromagnetycznego i prądu stojana, a ostatecznie poprawi THD.
PL
Układy sterowania wykorzystujące regulatory predykcyjne bardzo często wymagają wprowadzenia do ich struktury mechanizmów umożliwiających estymację niedostępnego pomiarowo stanu obiektu. Zależnie od przypadku nieosiągalne mogą być informacje o różnej liczbie zmiennych stanu. Szeroko stosowanymi układami pozwalającymi na uzyskanie niezbędnych informacji o stanie obiektu są obserwator Luenbergera oraz różnego typu filtry Kalmana. Autorzy proponują metodę syntezy obserwatora Luenbergera opartą na optymalizacji wzmocnienia owego obserwatora, przy czym wyznacznik jakości uzyskanego wzmocnienia wykorzystywanego przez optymalizator stanowi ogólna jakość regulacji układu sterowania z regulatorem predykcyjnym. Opracowana metoda pozwala na uzyskanie, z punktu widzenia przyjętego kryterium, obserwatora o właściwościach lepszych niż analogiczny układ, którego syntezę przeprowadzono przy wykorzystaniu równania Sylvestera oraz klasycznego filtru Kalmana, mimo występowania zakłóceń. Metoda zaprezentowana zostanie na przykładzie układu predykcyjnego sterowania systemem aktywnego zawieszenia.
EN
MPC Driven control systems very often are requiring the introduction of a mechanism predicting the state of the object unavailable for measurements. Depending on the case, a different number of state variables will be unobtainable. Widely used systems to obtain essential data of the condition of an object are Luenberger state observer and different types of Kalman filters. The authors propose a new method of Luenberger observer synthesis based on Luenberger gain optimization using performance index corresponding to generalized system performance. The developed method allows us to obtain better-performing observer from the point of view of the adopted criterion, compared to similar estimators derived from the Sylvester equation and classic Kalman filters, even despite the occurrence of disturbances. The developed method will be presented on an example of an active suspension system with MPC.
EN
Model predictive control (MPC) algorithms are widely used in practical applications. They are usually formulated as optimization problems. If a model used for prediction is linear (or linearized on-line), then the optimization problem is a standard, i.e., quadratic, one. Otherwise, it is a nonlinear, in general, nonconvex optimization problem. In the latter case, numerical problems may occur during solving this problem, and the time needed to calculate control signals cannot be determined. Therefore, approaches based on linear or linearized models are preferred in practical applications. A novel, fuzzy, numerically efficient MPC algorithm is proposed in the paper. It can offer better performance than the algorithms based on linear models, and very close to that of the algorithms based on nonlinear optimization. Its main advantage is the short time needed to calculate the control value at each sampling instant compared with optimization-based numerical algorithms; it is a combination of analytical and numerical versions of MPC algorithms. The efficiency of the proposed approach is demonstrated using control systems of two nonlinear control plants: the first one is a chemical CSTR reactor with a van de Vusse reaction, and the second one is a pH reactor.
EN
Classical model predictive control (MPC) algorithms need very long horizons when the controlled process has complex dynamics. In particular, the control horizon, which determines the number of decision variables optimised on-line at each sampling instant, is crucial since it significantly affects computational complexity. This work discusses a nonlinear MPC algorithm with on-line trajectory linearisation, which makes it possible to formulate a quadratic optimisation problem, as well as parameterisation using Laguerre functions, which reduces the number of decision variables. Simulation results of classical (not parameterised) MPC algorithms and some strategies with parameterisation are thoroughly compared. It is shown that for a benchmark system the MPC algorithm with on-line linearisation and parameterisation gives very good quality of control, comparable with that possible in classical MPC with long horizons and nonlinear optimisation.
EN
This paper deals with two control algorithms which utilize learning of their models’ parameters. An adaptive and artificial neural network control techniques are described and compared. Both control algorithms are implemented in MATLAB and Simulink environment, and they are used in the simulation of a postion control of the LWR 4+ manipulator subjected to unknown disturbances. The results, showing the better performance of the artificial neural network controller, are shown. Advantages and disadvantages of both controllers are discussed. The usefulness of the learning algorithms for the control of LWR 4+ robots is discussed. Preliminary experiments dealing with dynamic properties of the two LWR 4+ robots are reported.
EN
The traditional train speed control research regards the train as a particle, ignoring the length of the train and the interaction force between carriages. Although this method is simple, the control error is large for high-speed trains with the characteristics of power dispersion. Moreover, in the control process, if the length of the train is not considered, when the train passes the slope point or the curvature point, the speed will jump due to the change of the line, causing a large control error and reducing comfort. In order to improve the accuracy of high-speed train speed control and solve the problem of speed jump when the train runs through variable slope and curvature, the paper takes CRH3 EMU data as an example to establish the corresponding multi-point train dynamics model. In the control method, the speed control of high-speed train needs to meet the fast requirement. Comparing the merits and demerits of classical PID control, fuzzy control and fuzzy adaptive PID control in tracking the ideal running curve of high-speed train, this paper chooses the fuzzy adaptive PID control with fast response. Considering that predictive control can predict future output, a predictive fuzzy adaptive PID controller is designed, which is suitable for high-speed train model based on multi-point. The simulation results show that the multi-point model of the high-speed train can solve the speed jump problem of the train when passing through the special lines, and the predictive fuzzy adaptive PID controller can control the speed of the train with multi-point model, so that the train can run at the desired speed, meeting the requirements of fast response and high control accuracy.
PL
W pracy przedstawiono zagadnienia sterowania prędkością w napędzie z silnikiem indukcyjnym, przy wykorzystaniu algorytmu predykcyjnego ze skończonym zbiorem rozwiązań. Zaprezentowano działanie układu w różnych stanach pracy. Pokazano wpływ horyzontu predykcji na jakość regulacji. Przedstawiono wyniki badań symulacyjnych i eksperymentalnych.
EN
In the paper is presented the issue of controlling the speed of induction motor drive, using finite control set predictive control algorithm. It is showed the operation of the system in different operating conditions. The impact of the prediction horizon on the quality of regulation was presented. The results of the simulations and experiments are presented.
EN
This paper proposes two different health-aware economic predictive control strategies that aim at minimizing the damage of components in a pasteurization plant. The damage is assessed with a rainflow-counting algorithm that allows estimating the components' fatigue. By using the results obtained from this algorithm, a simplified model that characterizes the health of the system is developed and integrated into the predictive controller. The overall control objective is modified by adding an extra criterion that takes into account the accumulated damage. The first strategy is a single-layer predictive controller with an integral action to eliminate the steady-state error that appears when adding the extra criterion. In order to achieve the best minimal accumulated damage and operational costs, the single-layer approach is improved with a multi-layer control scheme, where the solution of the dynamic optimization problem is obtained from the model in two different time scales. Finally, to achieve the advisable trade-off between minimal accumulated damage and operational costs, both control strategies are compared in simulation over a utility-scale pasteurization plant.
PL
W artykule przedstawiono nową metodę implementacji sterowania predykcyjnego 3-poziomowym 4-gałęziowym przekształtnikiem z kondensatorami o zmiennym potencjale, pracującym jako równoległy filtr aktywny. W proponowanej metodzie sterowania wykorzystywany jest model o ograniczonej liczbie stanów. Na zakończenie zamieszczono wyniki badań eksperymentalnych, potwierdzających poprawność działania sterowania.
EN
Paper presents the new implementation of predictive control to 3-level 4-leg Flying Capacitor Converter operating as Shunt Active Power Filter. Proposed method employs a finite-state model. At the end experimental results, which validate a correct operation of the proposed method are presented.
PL
W prezentowanej pracy przedstawiono porównanie predykcyjnych układów regulacji ze skończonym zbiorem rozwiązań z krótkim i długim horyzontem predykcji zastosowanych do sterowania prędkością silnika indukcyjnego. Dodatkowo przedstawiono modyfikację algorytmu polegającą na wprowadzeniu dwóch stref regulacji (regulacji zgrubnej i doregulowania) oraz wprowadzeniu elementu całkującego błąd. Współczynniki wagowe zastosowanej w regulatorze funkcji celu dobierane były przy użyciu algorytmów genetycznych.
EN
The article presents comparison of finite set predictive control system with short and long horizon used to induction motor speed control. In addition, modification of the algorithm consisting in introduction of two regulation areas (for coarse adjustment and regulation in the area of steady state) and introduction of component that integrates an error is presented. Weighting factors used in the controller’s cost function are selected using genetic algorithm.
EN
In this paper, a fault-tolerant control (FTC) scheme is proposed for actuator faults, which is built upon tube-based model predictive control (MPC) as well as set-based fault detection and isolation (FDI). In the class of MPC techniques, tube-based MPC can effectively deal with system constraints and uncertainties with relatively low computational complexity compared with other robust MPC techniques such as min-max MPC. Set-based FDI, generally considering the worst case of uncertainties, can robustly detect and isolate actuator faults. In the proposed FTC scheme, fault detection (FD) is passive by using invariant sets, while fault isolation (FI) is active by means of MPC and tubes. The active FI method proposed in this paper is implemented by making use of the constraint-handling ability of MPC to manipulate the bounds of inputs. After the system has been detected to become faulty, the input-constraint set of the MPC controller is adjusted to actively excite the system for achieving FI guarantees on-line, where an active FI-oriented input set is designed off-line. In this way, the system can be excited in order to obtain more extra system-operating information for FI than passive FI approaches. Overall, the objective of this paper is to propose an actuator MPC scheme with as little as possible of FI conservatism and computational complexity by combining tube-based MPC and set theory within the framework of MPC, respectively. Finally, a case study is used to show the effectiveness of the proposed FTC scheme.
EN
This paper considers constrained predictive control with linearized model. The object of control is a chemical reactor with many equilibrium points. The analysis show how the linearization steady-state point and the values in reference signal influence the performance of control algorithm.
PL
W artykule podejmowany jest problem sterowania predykcyjnego z modelem otrzymanym w procesie linearyzacji w punkcie. Obiektem regulacji jest reaktor chemiczny z wieloma punktami równowagi. Analiza algorytmu pokazuje jak punkt równowagi użyty do linearyzacji oraz wartości sygnału zadanego, zmienianego skokowo, wpływają na jakość algorytmu sterowania.
first rewind previous Strona / 7 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.