Как правило, для реализации адаптивного управления MPC можно использовать одну из следующих стратегий обновления модели:
Последовательная линеаризация - учитывая механистическую модель установки, например набор нелинейных обыкновенных дифференциальных и алгебраических уравнений, получаем приближение LTI в текущем рабочем состоянии. Например, программное обеспечение Simulink ® Control Design™ предоставляет для этой цели средства линеаризации.
Используя модель с переменным линейным параметром (LPV) - система управления Toolbox™ программное обеспечение предоставляет блок Simulink системы LPV, который позволяет задать массив моделей LTI с параметрами планирования. Можно выполнить пакетную линеаризацию в автономном режиме, чтобы получить массив моделей завода в требуемых рабочих точках, а затем использовать их в системном блоке LPV, чтобы обеспечить обновление модели в блоке Adaptive MPC Controller Simulink.
Интерактивная оценка параметров - учитывая эмпирическую структуру модели и начальные оценки ее параметров, используйте имеющиеся измерения установки в реальном времени для оценки текущих параметров модели. Например, программное обеспечение System Identification Toolbox™ предоставляет инструменты оценки параметров в реальном времени.
Для реализации управления MPC с переменным временем необходимо получить заводы LTI для будущих шагов горизонта прогнозирования. В этом случае можно использовать подходы последовательной линеаризации и модели LPV, если каждая модель является функцией времени.
При разработке и внедрении адаптивного MPC-контроллера необходимо учитывать несколько факторов.
Перед попыткой адаптивного MPC определите и настройте контроллер MPC для наиболее типичного (номинального) рабочего состояния. Убедитесь, что система допускает некоторые ошибки прогнозирования. Проверьте этот допуск с помощью моделирования, в котором модель прогнозирования MPC отличается от модели завода. См. Проектирование MPC.
Адаптивный контроллер MPC требует больше вычислений в реальном времени, чем традиционный MPC. В дополнение к расчету оценки состояния необходимо также реализовать и протестировать стратегию обновления модели, которая может быть ресурсоемкой с точки зрения вычислений.
Необходимо определить константы настройки MPC, которые обеспечивают надежную производительность в ожидаемом диапазоне параметров модели. См. раздел Настройка весов.
Обновление модели с помощью интерактивной оценки параметров наиболее эффективно, когда изменения параметров происходят постепенно.
При реализации адаптивного управления MPC адаптируйте только параметры, определяющие Model.Plant свойства контроллера. Модели возмущений и шума, если таковые имеются, остаются постоянными.