Modell alapú prediktív irányítási algoritmus, állapotfüggő Riccati-egyenlet, illetve véges horizontú DLQR algoritmusok összehasonlítása

Dávid, László and György, Katalin and Kelemen, András (2015) Modell alapú prediktív irányítási algoritmus, állapotfüggő Riccati-egyenlet, illetve véges horizontú DLQR algoritmusok összehasonlítása. Műszaki Tudományos Közlemények (2). pp. 61-74. ISSN 2393-1280

Preview

Text MTK2-05_David,Gyorgy,Kelemen.pdf Download (1MB) | Preview

Abstract

A modell alapú prediktív szabályozások (MPC), amelyeket sok esetben csúszó horizontú irányításként (RHC vagy RHMPC) ismer a szakirodalom, egy széles körben használatos modern irányítási módszert jelentenek, ahol a vezérlőjel szekvenciát egy véges horizonton meghatározott diszkrét idő-optimum feladat megoldásaként fogalmazzuk meg. Ez a stratégia a kiszámított vezérlőjel szekvencia első tagját használja fel, míg a következő lépésekben az új mérésekre alapozva újraszámítjuk a vezérlőjelet. Bár a lineáris MPC (RHMPC) elmélete jól kidolgozott, és ez több területre is kiterjed, mint a stabilitás, megvalósíthatóság, optimalitás, illetve robusztusság, napjainkban gyakorlatilag a nemlineáris, szigorú megszorításokkal működő folyamatokra vonatkozó feladatok váltak érdekessé. Ezeket csak akkor lehet megfelelő módon figyelembe venni, ha a folyamat nemlinearitásait, illetve a megszorításokat explicit módon kezeljük az irányítási algoritmus levezetésénél. A cikkben áttekintjük az nemlineáris folyamatok irányításának tervezését állapotfüggő Riccati-egyenletek segítségével, hibaforrásait és hátrányait, valamint az elméleti számítási kérdéseket. Továbbá, mivel erős korlátok esetében a végtelen horizontú megközelítés helyett a véges horizontú irányítást kell alkalmaznunk, ez újabb hibákat, esetleg instabilitást eredményez. Ezek vizsgálatának megkönnyítése érdekében a diszkrét lineáris véges horizontú kvadratikus szabályozásokat (LQR) összehasonlítottuk a nem korlátos modell alapú prediktív szabályozásokkal (MPC).

Actions (login required)

Edit Item