Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Efficient MPC algorithms with variable trajectories of parameters weighting predicted control errors

Nebeluk Robert, Marusak Piotr

Archives of Control Sciences

2020

Vol. 30, No. 2

325--363

Model predictive control (MPC) algorithms brought increase of the control system performance in many applications thanks to relatively easily solving issues that are hard to solve without these algorithms. The paper is focused on investigating how to further improve the control system performance using a trajectory of parameters weighting predicted control errors in the performance function of the optimization problem. Different shapes of trajectories are proposed and their influence on control systems is tested. Additionally, experiments checking the influence of disturbances and of modeling uncertainty on control system performance are conducted. The case studies were done in control systems of three control plants: a linear non-minimumphase plant, a nonlinear polymerization reactor and a nonlinear thin film evaporator. Three types of MPC algorithms were used during research: linear DMC, nonlinear DMC with successive linearization (NDMC–SL), nonlinear DMC with nonlinear prediction and linearization (NDMC–NPL). Results of conducted experiments are presented in greater detail for the control system of the polymerization reactor, whereas for the other two control systems only the most interesting results are presented, for the sake of brevity. The experiments in the control system of the linear plant were done as preliminary experiments with the modified optimization problem. In the case of control system of the thin film evaporator the researched mechanisms were used in the control system of a MIMO plant showing possibilities of improving the control system performance.

Wpływanie kształtem trajektorii referencyjnej na działanie układów regulacji predykcyjnej

Nebeluk Robert, Marusak Piotr

Pomiary Automatyka Robotyka

2019

R. 23, nr 1

21--30

Zastosowanie algorytmów regulacji predykcyjnej MPC do regulacji wielu procesów nieliniowych, o różnym stopniu trudności, często umożliwia osiągniecie bardzo dobrej jakości regulacji. Jest to możliwe ze względu na odpowiednie uwzględnienie w strukturze algorytmu informacji uzyskanych z modelu procesu. Do formułowania zadania optymalizacji dla algorytmów regulacji predykcyjnej najczęściej zakładana jest stała trajektoria referencyjna dla całego horyzontu predykcji. W artykule przedstawiono możliwości poprawy jakości regulacji przez zastosowanie trajektorii referencyjnej zmiennej na horyzoncie predykcji. Podczas porównywania jakości regulacji z wykorzystaniem trajektorii referencyjnych o różnej postaci, wzięto pod uwagę dwie wielkości. Pierwszą z nich jest czas narastania wyjścia obiektu regulacji, a drugą - przeregulowanie. Badania prowadzono w układach regulacji dwóch obiektów: nieminimalnofazowego obiektu liniowego oraz nieliniowego reaktora polimeryzacji. Do regulacji w przypadku pierwszego obiektu, zastosowano algorytm DMC, a w przypadku drugiego - algorytm bazujący na modelu nieliniowym, z nieliniową predykcją i linearyzacją (NDMC-NPL). Przedstawione wyniki dobrze ilustrują możliwości wpływania, za pomocą trajektorii referencyjnych o różnych kształtach, na poprawę jakości regulacji oferowanej przez algorytmy predykcyjne.

Applying model predictive control (MPC) algorithms to control many processes, of different difficulty level, often allows improving control quality. It is possible by including information received from a process model in the algorithm structure. When defining the optimization problem for the predictive control algorithms most often a time-constant reference trajectory is assumed. Possibilities of improving the control quality by applying a time reference trajectory variable on the prediction horizon are presented in the paper. Two quantities are considered when comparing control quality: the rise time of the control plant output, and the overshoot. The experiments were conducted in the control systems of two control plants: a linear nonminimumphase plant and a nonlinear polymerization reactor. In the control system of the first control plant the DMC predictive control algorithm was used. For the nonlinear reactor the NDMC-NPL algorithm based on a nonlinear model was applied. It is demonstrated that by using the reference trajectories of different shapes it is possible to improve control quality offered by the MPC control algorithms.