Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "model predictive control" wg kryterium: Temat


Tytuł:
Predykcyjne sterowanie ciśnieniem sieci wodociągowej w celu optymalizacji parametrów jej pracy
Predictive pressure control of a water distribution network
Autorzy:
Wiglenda, R.
Moczulski, W.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/152757.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
sterowanie predykcyjne
Model Predictive Control
MPC
sterowanie ciśnieniem w sieci wodociągowej
predictive control
model predictive control
pressure control of a water distribution network
Opis:
W artykule zaprezentowano wyniki badań dotyczących sterowania predykcyjnego ciśnieniem w sieci wodociągowej o wielu zasilaniach. Przedmiotem sterowania była optymalizacja parametrów pracy sieci, mająca na celu obniżenie ciśnienia w porze nocnej, w miejscach sieci, gdzie ze względu na ich położenie ponad poziomem morza występuje maksymalne ciśnienie, przy jednoczesnym zapewnieniu minimalnego wymaganego ciśnienia w pozostałych punktach sieci. Rezultat ten uzyskano przez manipulowanie ciśnieniami na zasilaniach, które daje pożądany przebieg linii ciśnień dla danej strefy. W budowie regulatora zastosowano algorytm Generalized Predictive Control (GPC), w którym model obiektu sterowanego zidentyfikowano w oparciu o dane otrzymane w wyniku eksperymentu numerycznego. Sprawdzenie poprawności rozwiązania przeprowadzono w środowisku Matlab® korzystając z przybornika Model Predictive Control™. Weryfikację działania metody oparto o dane i strukturę obiektu zidentyfikowane w ramach projektu prowadzonego we współpracy z PWiK Rybnik Sp. z. o. o. Otrzymane wyniki potwierdzają poprawność działania metody dla tak postawionego problemu eksploatacji sieci wodociągowych.
The paper presents results of research on predictive control of a water distribution network with multiple supplies. The object of study was optimization of work parameters of a water distribution network in order to decrease the level of pressure at night for the places with the highest pressure values. This was achieved by manipulating the supply pressures to obtain the desired level of the pressure lines for a given area. The considered water distribution networks are shown in Figs. 1 and 2, whereas description of the network characteristic points is given in Tab. 1. The detailed discussion of selected water networks is contained in [1, 2, 3]. The authors made a deep literature review [4] and, as a result, selected the Generalized Predictive Control algorithm (see Fig. 4) as a framework for the predictive control. The schema of the predictive control for an exemplary water distribution network is shown in Fig. 5. The con-trolled plant was identified from a numerical experiment made on a network simulation model. An exemplary result of model identification is shown in Fig. 3. The solution was verified in the Matlab® environment with use of the Model Predictive Control™ toolbox. The results shown in Figs. 6-10 confirm that the method is a proper solution to this water distribution network maintenance problem. Implementation of the predictive control in a real water distribution network needs some costs to be incurred. However, it is expected that the costs will be returned soon, thanks to significant decrease in the number of malfunctions in the network caused by excessive hydraulic loads of the water network elements. In addition, it is possible to use the predictive control as a solution to the problem of undetected leakages whose level may be reduced with this method of control.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2011, R. 57, nr 9, 9; 1028-1031
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Model based predictive control of beam with magnetorheological fluid
Sterowanie predykcyjne drganiami belki z cieczą magnetoreologiczną
Autorzy:
Snamina, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/368941.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
Tematy:
drgania belki
ciecze magnetoreologiczne
sterowanie predykcyjne
beam vibrations
magnetorheological fluid
model predictive control
Opis:
In the work a model predictive control method was applied to control the beam vibrations. Model predictive control (MPC) is widely used as advanced control methodology. The considered beam consists of two outer layers made of aluminium and MR fluid layer in between. Activation of the MR fluid is realized by magnetic field. The analysis of strain and stress in three-layered beam were done. Then the equation of forced vibration of beam in the vicinity of the first resonances was derived. Based on this equation the simulation of MPC application was performed for the sinusoidal and random excitation.
W pracy zastosowano algorytm sterowania predykcyjnego przy wykorzystaniu modelu do redukcji drgań belki z cieczą magnetoreologiczną (MR). Rozważana belka składa się z dwóch zewnętrznych warstw wykonanych z aluminium oraz umieszczonej pomiędzy nimi warstwy cieczy MR. Zmiana własności cieczy MR następuje w wyniku wytworzenia przez elektromagnes pola magnetycznego obejmującego część belki. Przedstawiono analizę stanu odkształcenia i stanu naprężenia w poszczególnych warstwach belki. Wyprowadzono równania opisujące drgania w otoczeniu pierwszego rezonansu. Na podstawie zbudowanego modelu zaproponowano algorytm sterowania predykcyjnego, którego celem była redukcja drgań belki. Wykonano symulację drgań belki dla wymuszenia sinusoidalnego oraz stochastycznego.
Źródło:
Mechanics and Control; 2011, 30, 3; 164-169
2083-6759
2300-7079
Pojawia się w:
Mechanics and Control
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Extension of first order predictive functional controllers to handle higher order internal models
Autorzy:
Khadir, M. T.
Ringwood, J. V.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/907939.pdf
Data publikacji:
2008
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
sterowanie predykcyjne
system fazowy
system oscylacyjny
model predictive control
predictive functional control
non-minimum-phase systems
oscillatory systems
Opis:
Predictive Functional Control (PFC), belonging to the family of predictive control techniques, has been demonstrated as a powerful algorithm for controlling process plants. The input/output PFC formulation has been a particularly attractive paradigm for industrial processes, with a combination of simplicity and effectiveness. Though its use of a lag plus delay ARX/ARMAX model is justified in many applications, there exists a range of process types which may present difficulties, leading to chattering and/or instability. In this paper, instability of first order PFC is addressed, and solutions to handle higher order and difficult systems are proposed. The input/output PFC formulation is extended to cover the cases of internal models with zero and/or higher order pole dynamics in an ARX/ARMAX form, via a parallel and cascaded model decomposition. Finally, a generic form of PFC, based on elementary outputs, is proposed to handle a wider range of higher order oscillatory and non-minimum phase systems. The range of solutions presented are supported by appropriate examples.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2008, 18, 2; 229-239
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Model predictive control of multilevel cascaded converter with boosting capability – a simulation study
Autorzy:
Wiatr, P.
Kazmierkowski, M. P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/201916.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
cascaded H-bridge
CHB
model predictive control
MPC
multilevel converters
sterowanie predykcyjne
konwenter wielopoziomowy
Opis:
This paper presents a multilevel cascaded H-bridge 5-level converter with boosting capability. The standard solution for boosting voltage in power electronic devices is based on a DC-DC converter with a bulky inductor. However, inductor is a problematic component of a power electronic converter because usually it has to be individually designed and produced for every device and also because its size and weight do not allow for compact construction. This paper presents model predictive control (MPC) method that gives boosting capability for the presented converter. A novel contribution of this paper is the development of a predictive model of the converter and cost function enabling output current control and capacitor voltage balancing.
Źródło:
Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences; 2016, 64, 3; 581-590
0239-7528
Pojawia się w:
Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
A numerically efficient fuzzy MPC algorithm with fast generation of the control signal
Autorzy:
Marusak, Piotr M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1838187.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
model predictive control
fuzzy system
fuzzy control
nonlinear control
sterowanie predykcyjne
system rozmyty
sterowanie rozmyte
sterowanie nieliniowe
Opis:
Model predictive control (MPC) algorithms are widely used in practical applications. They are usually formulated as optimization problems. If a model used for prediction is linear (or linearized on-line), then the optimization problem is a standard, i.e., quadratic, one. Otherwise, it is a nonlinear, in general, nonconvex optimization problem. In the latter case, numerical problems may occur during solving this problem, and the time needed to calculate control signals cannot be determined. Therefore, approaches based on linear or linearized models are preferred in practical applications. A novel, fuzzy, numerically efficient MPC algorithm is proposed in the paper. It can offer better performance than the algorithms based on linear models, and very close to that of the algorithms based on nonlinear optimization. Its main advantage is the short time needed to calculate the control value at each sampling instant compared with optimization-based numerical algorithms; it is a combination of analytical and numerical versions of MPC algorithms. The efficiency of the proposed approach is demonstrated using control systems of two nonlinear control plants: the first one is a chemical CSTR reactor with a van de Vusse reaction, and the second one is a pH reactor.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2021, 31, 1; 59-71
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Nonlinear model predictive control for processes with complex dynamics: A parameterisation approach using Laguerre functions
Autorzy:
Ławryńczuk, Maciej
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/329999.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
process control
nonlinear model predictive control
Laguerre functions
linearisation
sterowanie procesami
model nieliniowy
sterowanie predykcyjne
funkcje Laguerre’a
Opis:
Classical model predictive control (MPC) algorithms need very long horizons when the controlled process has complex dynamics. In particular, the control horizon, which determines the number of decision variables optimised on-line at each sampling instant, is crucial since it significantly affects computational complexity. This work discusses a nonlinear MPC algorithm with on-line trajectory linearisation, which makes it possible to formulate a quadratic optimisation problem, as well as parameterisation using Laguerre functions, which reduces the number of decision variables. Simulation results of classical (not parameterised) MPC algorithms and some strategies with parameterisation are thoroughly compared. It is shown that for a benchmark system the MPC algorithm with on-line linearisation and parameterisation gives very good quality of control, comparable with that possible in classical MPC with long horizons and nonlinear optimisation.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2020, 30, 1; 35-46
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Efficient nonlinear predictive control based on structured neural models
Autorzy:
Ławryńczuk, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/907652.pdf
Data publikacji:
2009
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
sterowanie procesami
sterowanie predykcyjne
sieć neuronowa
optymalizacja
linearyzacja
process control
model predictive control
neuron network
optimisation
linearisation
Opis:
This paper describes structured neural models and a computationally efficient (suboptimal) nonlinear Model Predictive Control (MPC) algorithm based on such models. The structured neural model has the ability to make future predictions of the process without being used recursively. Thanks to the nature of the model, the prediction error is not propagated. This is particularly important in the case of noise and underparameterisation. Structured models have much better long-range prediction accuracy than the corresponding classical Nonlinear Auto Regressive with eXternal input (NARX) models. The described suboptimal MPC algorithm needs solving on-line only a quadratic programming problem. Nevertheless, it gives closed-loop control performance similar to that obtained in fully-fledged nonlinear MPC, which hinges on online nonconvex optimisation. In order to demonstrate the advantages of structured models as well as the accuracy of the suboptimal MPC algorithm, a polymerisation reactor is studied.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2009, 19, 2; 233-246
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Nonlinear predictive control based on neural multi-models
Autorzy:
Ławryńczuk, M.
Tatjewski, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/907773.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
sterowanie procesami
sterowanie predykcyjne
sieć neuronowa
optymalizacja
linearyzacja
process control
model predictive control
neural networks
optimisation
linearisation
Opis:
This paper discusses neural multi-models based on Multi Layer Perceptron (MLP) networks and a computationally efficient nonlinear Model Predictive Control (MPC) algorithm which uses such models. Thanks to the nature of the model it calculates future predictions without using previous predictions. This means that, unlike the classical Nonlinear Auto Regressive with eXternal input (NARX) model, the multi-model is not used recurrently in MPC, and the prediction error is not propagated. In order to avoid nonlinear optimisation, in the discussed suboptimal MPC algorithm the neural multi-model is linearised on-line and, as a result, the future control policy is found by solving of a quadratic programming problem.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2010, 20, 1; 7-21
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Multi-layer health-aware economic predictive control of a pasteurization pilot plant
Autorzy:
Karimi Pour, F.
Puig, V.
Ocampo-Martinez, C.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/330591.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
model predictive control
two layers control scheme
economic optimization
health aware controller
sterowanie predykcyjne
optymalizacja ekonomiczna
kontroler zorientowany
Opis:
This paper proposes two different health-aware economic predictive control strategies that aim at minimizing the damage of components in a pasteurization plant. The damage is assessed with a rainflow-counting algorithm that allows estimating the components' fatigue. By using the results obtained from this algorithm, a simplified model that characterizes the health of the system is developed and integrated into the predictive controller. The overall control objective is modified by adding an extra criterion that takes into account the accumulated damage. The first strategy is a single-layer predictive controller with an integral action to eliminate the steady-state error that appears when adding the extra criterion. In order to achieve the best minimal accumulated damage and operational costs, the single-layer approach is improved with a multi-layer control scheme, where the solution of the dynamic optimization problem is obtained from the model in two different time scales. Finally, to achieve the advisable trade-off between minimal accumulated damage and operational costs, both control strategies are compared in simulation over a utility-scale pasteurization plant.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2018, 28, 1; 97-110
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Analiza możliwości zastosowania sterowania predykcyjnego turbiną parową elektrowni jądrowej
Analysis of model predictive control applicability for control of nuclear power plant steam turbine
Autorzy:
Kobylarz, A.
Duzinkiewicz, K.
Grochowski, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/269092.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Politechnika Gdańska. Wydział Elektrotechniki i Automatyki
Tematy:
turbina parowa
elektrownia jądrowa
sterowanie predykcyjne
sterowanie PID
steam turbine
nuclear power plant
model predictive control
PID control
Opis:
Artykuł przedstawia wyniki wstępnej analizy możliwości zastosowania sterowania predykcyjnego MPC turbiną parową elektrowni jądrowej. Tradycyjnie przyjmuje się, że turbina pracuje w jednym punkcie pracy odpowiadającym jej mocy nominalnej, co pozwala na stosowanie klasycznych regulatorów PID. Synteza sterowania dla warunków zmiennego punktu pracy wymaga uwzględnienia nieliniowego charakteru procesów turbiny oraz możliwości naruszania przez generowane sterowanie ograniczeń dopuszczalnego działania. W algorytmie MPC wykorzystany został opracowany wcześniej nieliniowy model turbiny 4CKC465. Opracowany algorytm MPC został porównany z regulatorem PID strojonym dla trajektorii zadanej. Proponowane sterowanie MPC umożliwia sterowanie turbiną z zadowalającymi skutkami. W artykule dokonano krótkiej analizy wpływu parametrów algorytmu MPC na jakość sterowania turbiną parową.
The results of a preliminary analysis of the model predictive control (MPC) in steam turbine of nuclear power plant applicability was presented. Traditionally it is assumed that the turbine works in single operating point corresponding to its nominal power, what allows the usage of classic PID controllers. Synthesis of control for varying operating point conditions requires taking under consideration a nonlinear character of processes taking place within steam turbine as well as possibility of control constraints violation. In MPC algorithm, previously developed nonlinear model of 4CK465 steam turbine was used. Designed MPC algorithm was compared with PID controller tuned for a given trajectory. MPC control proposed in this paper gives satisfactory results of steam turbine control. In this article a brief analysis of the MPC algorithms parameters impact into control quality of steam turbine was presented.
Źródło:
Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej; 2015, 47; 83-86
1425-5766
2353-1290
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Optymalizacja wzmocnienia obserwatora Luenbergera w układzie predykcyjnego sterowania systemem aktywnego zawieszenia
Luenberger Observer Gain Optimization in Model Predictive Control System for Car Active Suspension
Autorzy:
Maślak, Grzegorz
Orłowski, Przemysław
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2068639.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
Tematy:
obserwator stanu
sterowanie predykcyjne
optymalizacja obserwatora
zawieszenie aktywne
state observer
model predictive control
observer optimization
active suspension
Opis:
Układy sterowania wykorzystujące regulatory predykcyjne bardzo często wymagają wprowadzenia do ich struktury mechanizmów umożliwiających estymację niedostępnego pomiarowo stanu obiektu. Zależnie od przypadku nieosiągalne mogą być informacje o różnej liczbie zmiennych stanu. Szeroko stosowanymi układami pozwalającymi na uzyskanie niezbędnych informacji o stanie obiektu są obserwator Luenbergera oraz różnego typu filtry Kalmana. Autorzy proponują metodę syntezy obserwatora Luenbergera opartą na optymalizacji wzmocnienia owego obserwatora, przy czym wyznacznik jakości uzyskanego wzmocnienia wykorzystywanego przez optymalizator stanowi ogólna jakość regulacji układu sterowania z regulatorem predykcyjnym. Opracowana metoda pozwala na uzyskanie, z punktu widzenia przyjętego kryterium, obserwatora o właściwościach lepszych niż analogiczny układ, którego syntezę przeprowadzono przy wykorzystaniu równania Sylvestera oraz klasycznego filtru Kalmana, mimo występowania zakłóceń. Metoda zaprezentowana zostanie na przykładzie układu predykcyjnego sterowania systemem aktywnego zawieszenia.
MPC Driven control systems very often are requiring the introduction of a mechanism predicting the state of the object unavailable for measurements. Depending on the case, a different number of state variables will be unobtainable. Widely used systems to obtain essential data of the condition of an object are Luenberger state observer and different types of Kalman filters. The authors propose a new method of Luenberger observer synthesis based on Luenberger gain optimization using performance index corresponding to generalized system performance. The developed method allows us to obtain better-performing observer from the point of view of the adopted criterion, compared to similar estimators derived from the Sylvester equation and classic Kalman filters, even despite the occurrence of disturbances. The developed method will be presented on an example of an active suspension system with MPC.
Źródło:
Pomiary Automatyka Robotyka; 2021, 25, 2; 5--10
1427-9126
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Robotyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Nieliniowe sterowanie predykcyjne ramion manipulatorów
Nonlinear Predictive Control of Manipulator Arms
Autorzy:
Tatjewski, Piotr
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/27312429.pdf
Data publikacji:
2023
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
Tematy:
sterowanie manipulatorów
sterowanie nieliniowe
sterowanie predykcyjne
opóźnienie sterowania
szybkie próbkowanie
manipulator control
nonlinear control
model predictive control
control delay
fast sampling
Opis:
Przedmiotem artykułu są algorytmy sterowania predykcyjnego (typu MPC - Model Predictive Control) ramion manipulatorów sztywnych. Zastosowano MPC z modelem w przestrzeni stanów i wykorzystano najnowszą technikę tłumienia zakłóceń i błędów modelowania, pozwalającą uniknąć dynamicznego modelowania zakłóceń lub uciekania się do dodatkowych technik ich eliminowania, takich jak SMC. Rozważane są przede wszystkim najbardziej efektywne obliczeniowo algorytmy MPC-NPL (NPL - Nonlinear Prediction and Linearization), w dwóch wersjach: z optymalizacją QP (Quadratic Programming) z ograniczeniami i z jawną optymalizacją bez ograniczeń i spełnieniem ograniczeń nierównościowych a posteriori. Dla wszystkich rozważanych algorytmów przeprowadzono kompleksową analizę symulacyjną sterowania manipulatorem z napędem bezpośrednim, przy dwóch rodzajach zakłócenia: zewnętrznym i parametrycznym. Wyniki porównano z uzyskanymi dla znanego algorytmu CTC-PID (CTC - Computer Torque Control), uzyskując lepszą jakość regulacji algorytmami MPC. Zbadano wpływ długości okresu próbkowania i obliczeniowego opóźnienia sterowania na jakość regulacji, co jest istotne dla algorytmów z szybkim próbkowaniem opartych na modelach.
The subject of the article are predictive control algorithms (of MPC type - Model Predictive Control) for rigid manipulator arms. MPC with a state-space model and with the latest disturbance and modeling error suppression technique was applied, which avoids dynamic disturbance modeling or resorting to additional disturbance cancellation techniques, such as SMC. First of all, the most computationally efficient MPC-NPL (Nonlinear Prediction and Linearization) algorithms are considered, in two versions: the first with constrained QP (Quadratic Programming) optimization and the second with explicit (analytical) optimization without constraints and satisfying a posteriori inequality constraints. For all considered algorithms, a comprehensive simulation analysis was carried out for a direct drive manipulator, with two kinds of disturbances: external and parametric. The obtained results were compared with those for the well-known CTC-PID algorithm (CTC - Computer Torque Control), showing better control quality with MPC algorithms. In addition, the influence of the length of the sampling period and of the computational delay on control quality was investigated, which is important for model-based algorithms with fast sampling.
Źródło:
Pomiary Automatyka Robotyka; 2023, 27, 2; 47--58
1427-9126
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Robotyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
An infinite horizon predictive control algorithm based on multivariable input-output models
Autorzy:
Ławryńczuk, M.
Tatjewski, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/907410.pdf
Data publikacji:
2004
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
sterowanie predykcyjne
horyzont nieskończony
programowanie kwadratowe
model predictive control
stability
infinite horizon
singular value decomposition
quadratic programming
Opis:
In this paper an infinite horizon predictive control algorithm, for which closed loop stability is guaranteed, is developed in the framework of multivariable linear input-output models. The original infinite dimensional optimisation problem is transformed into a finite dimensional one with a penalty term. In the unconstrained case the stabilising control law, using a numerically reliable SVD decomposition, is derived as an analytical formula, calculated off-line. Considering constraints needs solving on-line a quadratic programming problem. Additionally, it is shown how free and forced responses can be calculated without the necessity of solving a matrix Diophantine equation.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2004, 14, 2; 167-180
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Actuator fault tolerance in control systems with predictive constrained set-point optimizers
Autorzy:
Marusak, P. M.
Tatjewski, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/929879.pdf
Data publikacji:
2008
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
sterowanie odporne na błędy
sterowanie predykcyjne
optymalizacja
system nieliniowy
fault tolerant control
model predictive control
set-point optimization
nonlinear system
Opis:
Mechanisms of fault tolerance to actuator faults in a control structure with a predictive constrained set-point optimizer are proposed. The structure considered consists of a basic feedback control layer and a local supervisory set-point optimizer which executes as frequently as the feedback controllers do with the aim to recalculate the set-points both for constraint feasibility and economic performance. The main goal of the presented reconfiguration mechanisms activated in response to an actuator blockade is to continue the operation of the control system with the fault, until it is fixed. This may be even long-term, if additional manipulated variables are available. The mechanisms are relatively simple and consist in the reconfiguration of the model structure and the introduction of appropriate constraints into the optimization problem of the optimizer, thus not affecting the numerical effectiveness. Simulation results of the presented control system for a multivariable plant are provided, illustrating the efficiency of the proposed approach.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2008, 18, 4; 539-551
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Towards robust predictive fault-tolerant control for a battery assembly system
Autorzy:
Seybold, L.
Witczak, M.
Majdzik, P.
Stetter, R.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/330359.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
max-plus algebra
interval analysis
battery assembly
model predictive control
fault tolerant control
analiza interwałowa
sterowanie predykcyjne
sterowanie tolerujące uszkodzenia
Opis:
The paper deals with the modeling and fault-tolerant control of a real battery assembly system which is under implementation at the RAFI GmbH company (one of the leading electronic manufacturing service providers in Germany). To model and control the battery assembly system, a unified max-plus algebra and model predictive control framework is introduced. Subsequently, the control strategy is enhanced with fault-tolerance features that increase the overall performance of the production system being considered. In particular, it enables tolerating (up to some degree) mobile robot, processing and transportation faults. The paper discusses also robustness issues, which are inevitable in real production systems. As a result, a novel robust predictive fault-tolerant strategy is developed that is applied to the battery assembly system. The last part of the paper shows illustrative examples, which clearly exhibit the performance of the proposed approach.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2015, 25, 4; 849-862
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies