Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 4

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  Model Predictive Control
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
EN
This paper presents a new robust Model Predictive Control (MPC) algorithm for trajectory tracking of an Autonomous Surface Vehicle (ASV) in presence of the time-varying external disturbances including winds, waves and ocean currents as well as dynamical uncertainties. For fulfilling the robustness property, a sliding mode control-based procedure for designing of MPC and a super-twisting term are adopted. The MPC algorithm has been known as an effective approach for the implementation simplicity and its fast dynamic response. The proposed hybrid controller has been implemented in MATLAB / Simulink environment. The results for the combined Model Predictive Super-Twisting Sliding Mode Control (MP-STSMC) algorithm have shown that it significantly outperforms conventional MPC algorithm in terms of the transient response, robustness and steady state response and presents an effective chattering attenuation in comparison with the Super-Twisting Sliding Mode Control (STSMC) algorithm.
PL
Poszukując optymalnego sposobu eksploatacji budynku, występują trudności w znalezieniu rozwiązania charakteryzującego się jak najmniejszym zużyciem energii, przy jednoczesnym zapewnieniu komfortu cieplnego ludziom w nim przebywającym, ponieważ kryteria te są sobie przeciwstawne. Sprowadza się to do rozwiązania problemu optymalizacji wielokryterialnej i wyznaczenia zbioru punktów optymalnych, stanowiących kombinację danych parametrów wejściowych do symulacji. Do takiej sytuacji dochodzi coraz częściej w okresie letnim, gdy temperatura operatywna w budynku na skutek działania wysokich wartości temperatur powietrza zewnętrznego i natężenia promieniowania słonecznego, przekracza dopuszczalne normy. Powszechnie stosowane instalacje chłodzenia w budynkach użyteczności publicznej powinny więc zostać poddane optymalizacji, zarówno na etapie projektowania, jak i eksploatacji, polegającej na doborze parametrów określających ich działanie. W niniejszym artykule pokazano zastosowanie algorytmów genetycznych do powyższego zagadnienia optymalizacji wielokryterialnej dla przypadku sklepu wielkopowierzchniowego, zakładając dostępność do prognozowanych danych pogodowych z wyprzedzeniem 24-godzinnym. Dodatkowo, harmonogramy pracy instalacji chłodzenia zostały dobrane w sposób uwzględniający zarządzanie stroną popytową w sposób minimalizujący pobieranie energii elektrycznej w okresie największego obciążenia sieci elektroenergetycznej. Z obliczeń otrzymano kombinacje parametrów wejściowych, pozwalających na zmniejszanie kosztów eksploatacyjnych przy zastosowaniu zmiennej taryfy energetycznej, jednocześnie zapewniając komfort termiczny przez cały okres pracy budynku i pobierając energię elektryczną w sposób bardziej równomierny w ciągu doby. Dowodzi to zasadności podjętych badań i możliwości zastosowania powyższej procedury w zarządzaniu rzeczywistych obiektów wielkopowierzchniowych przy użyciu skalibrowanych z nimi modeli komputerowych.
EN
While searching for an optimal way of building exploitation, the difficulty in finding a solution characterized by the lowest energy consumption with simultaneously assuring thermal comfort of the people inside arises. The solution aiming at meeting the two contrary criteria results in application of multi-objective optimization through determining the set of optimal points being a combination of simulation entry parameters. Assuring thermal comfort of the people inside a building is especially inconvenient in summer, when the building’s operative temperature exceeds allowable standards due to influence of high exterior air temperature and solar radiation intensity. Hence, commonly utilized air - conditioning systems should undergo optimization at the stage of both design and during exploitation based on the proper operating parameters choice. This paper analyzes the usage of genetic algorithms in the multi-objective optimization of a large – floor – area store assuming the access to weather conditions forecasted in 24 – hour advance. Furthermore, the HVAC system work schemes were set in a way including the minimization of electrical energy consumption in the peak hours of the power system demand. The performed calculations made it possible to obtain the combination of entry parameters allowing mitigation of exploitation costs through variable electrical energy tariff as well as assuring thermal comfort within the whole building’s operation period while consuming the electrical energy in a more sustainable way. The results prove validity of the undertaken research and possibility of application of the aforementioned procedure in a control system of real large – floor – area buildings, taking advantage of their calibrated computational models.
PL
W artykule zaprezentowano wyniki badań dotyczących sterowania predykcyjnego ciśnieniem w sieci wodociągowej o wielu zasilaniach. Przedmiotem sterowania była optymalizacja parametrów pracy sieci, mająca na celu obniżenie ciśnienia w porze nocnej, w miejscach sieci, gdzie ze względu na ich położenie ponad poziomem morza występuje maksymalne ciśnienie, przy jednoczesnym zapewnieniu minimalnego wymaganego ciśnienia w pozostałych punktach sieci. Rezultat ten uzyskano przez manipulowanie ciśnieniami na zasilaniach, które daje pożądany przebieg linii ciśnień dla danej strefy. W budowie regulatora zastosowano algorytm Generalized Predictive Control (GPC), w którym model obiektu sterowanego zidentyfikowano w oparciu o dane otrzymane w wyniku eksperymentu numerycznego. Sprawdzenie poprawności rozwiązania przeprowadzono w środowisku Matlab® korzystając z przybornika Model Predictive Control™. Weryfikację działania metody oparto o dane i strukturę obiektu zidentyfikowane w ramach projektu prowadzonego we współpracy z PWiK Rybnik Sp. z. o. o. Otrzymane wyniki potwierdzają poprawność działania metody dla tak postawionego problemu eksploatacji sieci wodociągowych.
EN
The paper presents results of research on predictive control of a water distribution network with multiple supplies. The object of study was optimization of work parameters of a water distribution network in order to decrease the level of pressure at night for the places with the highest pressure values. This was achieved by manipulating the supply pressures to obtain the desired level of the pressure lines for a given area. The considered water distribution networks are shown in Figs. 1 and 2, whereas description of the network characteristic points is given in Tab. 1. The detailed discussion of selected water networks is contained in [1, 2, 3]. The authors made a deep literature review [4] and, as a result, selected the Generalized Predictive Control algorithm (see Fig. 4) as a framework for the predictive control. The schema of the predictive control for an exemplary water distribution network is shown in Fig. 5. The con-trolled plant was identified from a numerical experiment made on a network simulation model. An exemplary result of model identification is shown in Fig. 3. The solution was verified in the Matlab® environment with use of the Model Predictive Control™ toolbox. The results shown in Figs. 6-10 confirm that the method is a proper solution to this water distribution network maintenance problem. Implementation of the predictive control in a real water distribution network needs some costs to be incurred. However, it is expected that the costs will be returned soon, thanks to significant decrease in the number of malfunctions in the network caused by excessive hydraulic loads of the water network elements. In addition, it is possible to use the predictive control as a solution to the problem of undetected leakages whose level may be reduced with this method of control.
PL
W artykule zostały zaprezentowane badania związane z zastosowaniem regulatora MPC (Model Predictive Control) do sterowania procesem suszenia konwekcyjnego. Związek pomiędzy natężeniem wypływu materiału suszonego a wilgotnością zboża i innymi mierzonymi parametrami jest określony za pomocą hybrydowego modelu składającego się z równania różniczkowego cząstkowego i sieci neuronowej. Sieć neuronowa zapewnia uwzględnienie nieliniowości związanych z dynamiką procesu suszenia. Wagi sieci estymowane są w czasie rzeczywistym przy użyciu algorytmu rozszerzonego filtru Kalmana. Pozwala to na samoczynne adaptowanie się modelu do zmieniających się warunków procesu oraz rodzaju suszonego materiału.
EN
The article presents studies on the application of the MPC (Model Predictive Control) controller to operate convection drying process. The relationship between outflow rate of dried material and corn moisture content and other measured parameters is determined using a hybrid model consisting of partial differential equation and a neural network. The neural network ensures taking into consideration nonlinearities connected with drying process dynamics. Network weights are estimated in real time using extended algorithm of the Kalman filter. This allows the model to adapt automatically to changing process conditions and dried material type.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.