Модель, обновляющая стратегию

Обзор

Как правило, чтобы реализовать Адаптивное MPC управление, можно использовать одну из следующих обновляющих модель стратегий:

  • Последовательная линеаризация —, Учитывая механистическую модель объекта управления, например, набор нелинейного полного дифференциала и алгебраических уравнений, выводит свое приближение LTI в текущих условиях работы. Например, программное обеспечение Simulink® Control Design™ обеспечивает инструменты линеаризации с этой целью.

  • Используя модель Linear Parameter Varying (LPV) — программное обеспечение Control System Toolbox™ обеспечивает Системный блок Simulink LPV, который позволяет вам задавать массив моделей LTI с планированием параметров. Можно выполнить пакетную линеаризацию оффлайн, чтобы получить массив моделей объекта управления в желаемых рабочих точках и затем использовать их в блоке LPV System, чтобы предоставить обновление модели Адаптивному Контроллеру MPC блок Simulink.

  • Онлайновая оценка параметра —, Учитывая эмпирическую образцовую структуру и первоначальные оценки ее параметров, используйте доступные измерения объекта в реальном времени, чтобы оценить параметры текущей модели. Например, программное обеспечение System Identification Toolbox™ обеспечивает инструменты оценки параметра в реальном времени.

Чтобы реализовать Изменяющееся во времени MPC управление, необходимо получить объекты LTI для будущих шагов горизонта прогноза. В этом случае можно использовать последовательную линеаризацию и подходы модели LPV, пока каждая модель является функцией времени

Другие факторы

Существует несколько факторов, чтобы иметь в виду при разработке и реализации адаптивного контроллера MPC.

  • Прежде, чем делать попытку адаптивного MPC, задайте и настройте контроллер MPC для самых типичных (номинальных) условий работы. Убедитесь, что система может терпеть некоторую ошибку прогноза. Протестируйте этот допуск через симуляции, в которых модель прогноза MPC отличается от объекта. См. Проект MPC.

  • Адаптивный контроллер MPC требует большего количества вычислений в реальном времени, чем традиционный MPC. В дополнение к вычислению оценки состояния необходимо также реализовать и протестировать обновляющую модель стратегию, которая может быть в вычислительном отношении интенсивной.

  • Необходимо определить настраивающие константы MPC, которые обеспечивают устойчивую производительность в ожидаемой области значений параметров модели. Смотрите Веса Мелодии.

  • Обновление модели через онлайновую оценку параметра является самым эффективным, когда изменения параметра постепенно происходят.

  • При реализации адаптивного MPC управления адаптируйте только параметры, задающие свойство Model.Plant контроллера. Воздействие и шумовые модели, если таковые имеются, остаются постоянными.

Смотрите также

Похожие темы

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте