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, Simulink® Программное обеспечение Control Design™ обеспечивает инструменты линеаризации с этой целью.
Используя модель Linear Parameter Varying (LPV) — программное обеспечение Control System Toolbox™ обеспечивает блок Simulink LPV System, 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 модель, обновляющуюся блоку Simulink Adaptive MPC Controller.
Онлайновая оценка параметра —, Учитывая эмпирическую структуру модели 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 предсказания. В этом случае можно использовать последовательную линеаризацию и подходы модели LPV, пока каждая модель является функцией времени
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 предсказания. Протестируйте этот допуск через симуляции, в которых модель предсказания MPC отличается от объекта. См. Проект MPC.
Адаптивный контроллер MPC требует большего количества расчетов 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 эффективность в ожидаемой области значений параметров модели. Смотрите Веса Мелодии.
Модель, обновляющаяся через онлайновую оценку параметра, является самой эффективной, когда изменения параметра постепенно происходят.
При реализации адаптивного MPC управления адаптируйте только параметры, задающие Model.Plant свойство контроллера. Воздействие и шумовые модели, если таковые имеются, остаются постоянными.
