Mpc (model predictive control) modelini bashorat qilish usuli

MPC (model predictive control) modelini bashorat qilish usuli.Stansiyalarning texnologik jarayonlarini boshqarishning energiya samaradorligini oshirish usullaridan biri MPC (model predictive control) model bashoratli boshqarish usuli hisoblanadi.
Model bashoratli boshqaruv-bu turli xil tizimlarni boshqarish vazifalariga, shu jumladan ko'p o'lchovli tizimlarga va o'zgaruvchan parametrlarga ega tizimlarga, tartibga solinadigan va boshqariladigan o'zgaruvchilarga cheklovlar mavjud bo'lganda, yanada rivojlangan operatsion xususiyatlarga erishishga imkon beradigan umume'tirof etilgan boshqaruv strategiyasi; bir o'lchovli chiqish va kirish o'zgaruvchilari va doimiy parametrlarga ega tizimlarni ko'rib chiqish bilan cheklangan klassik yondashuv
MPC algoritmi jarayonning dinamik xususiyatlari haqidagi bilimlardan foydalanadi. Jarayon o'zgaruvchilari o'rtasidagi barcha o'zaro ta'sirlar tizimni tavsiflovchi tenglamalar tizimining Real vaqt rejimida uzluksiz yechimi asosida hisoblanadi. Bu an'anaviy boshqaruvdan asosiy farq, masalan PID boshqaruvlari bu erda har bir regulyator bitta kirish va bitta chiqishga ega.
Energetika sektori ob'ektlarida MPCNI amalga oshirish operatsion xarajatlarni 2% dan 6% gacha kamaytirishga imkon beradi, bu jarayonning ishlash xususiyatlarining nominaldan og'ish darajasini pasaytirish orqali erishiladi.
Hozirgi vaqtda issiqlik energetikasida jarayonlarni boshqarish sohasida MPC algoritmlarining sanoat robast variantlarini taqdim etadigan bir qator tijorat paketlari mavjud. Ular orasida Honeywell (AES — Advanced Energy Solutions), MathWorks (Model Predictive Control Toolbox), eutech Scientific Engineering (EUcontrol) kompaniyalarining yechimlarini ajratib ko'rish mumkin.
Прогнозирующее управление модели (MPC) является методом оптимального управления, в котором расчетные действия управления минимизируют функцию стоимости для ограниченной динамической системы по конечному, возвращению захваченного, горизонту.
Bashoratli modelni boshqarish (MPC) - bu optimal boshqarish usuli bo'lib, unda boshqaruvning taxminiy harakatlari cheklangan dinamik tizim uchun qiymat funktsiyasini yakuniy, olinganni qaytarish, ufqda minimallashtiradi.
Bashoratli modellar bilan boshqarish asosan ishlab chiqarish jarayonlarini boshqarishda, masalan, kimyo sanoati va neftni qayta ishlashda qo'llaniladigan boshqaruv nazariyasining zamonaviy usullaridan biridir. XX asrning 80-yillari boshidan keng qo'llanilishni boshladi. Bu klassik salbiy teskari aloqa boshqaruvini takomillashtirish bo'lib, unda boshqaruv ob'ektining har xil turdagi harakatlar uchun xatti-harakatlarini bashorat qilish hisobga olinadi. Bunday boshqaruv tizimlarida teskari aloqa tashqi shovqinlar va boshqaruv ob'ektining matematik modelidagi noaniqliklar bilan bog'liq noaniqliklarni tuzatish uchun ishlatiladi. Regulyator holat o'zgaruvchilarining oldingi qiymatlariga asoslanib, uning keyingi xatti-harakatlarini bashorat qilish uchun jarayonning empirik modeliga tayanadi. Boshqarish ob'ekti modeli odatda chiziqli tanlanadi.

Model Predictive Control Toolbox предоставляет функции, приложение и блоки Simulink для проектирования и моделирования регуляторов для управления с прогнозирующими моделями (MPC). Инструмент позволяет указать модели объектов управления и возмущений, горизонты, ограничения и веса. При помощи симуляций закрытого контура выполняется оценка быстродействия регулятора.

Поведение регулятора настраивается с помощью изменения его весов и ограничений во время выполнения. Для управления нелинейным объектом можно реализовать адаптивные и табличные регуляторы с предсказанием. Для приложений с высокой частотой дискретизации генерируется явный регулятор или реализуется приблизительное решение.
Для быстрого создания прототипов и реализации на встраиваемых системах поддерживается генерация C-кода и структурированного текста IEC 61131-3.
Model Predictive Toolbox
Проектирование регуляторов для управления с прогнозирующими моделями
Разработка MPC регуляторов с помощью команд MATLAB
Для проектирования регуляторов для управления с прогнозирующими моделями могут быть использованы функции командной строки MATLAB. С их помощью определяется внутренняя модель объекта управления, настраиваются коэффициенты весов, ограничения и другие параметры регулятора, а затем моделируется реакция системы с обратной связью для оценки производительности регулятора. При проектировании регуляторов в Simulink используя блок MPC Controller и другие блоки, предоставляемые инструментом. С помощью Simulink Control Design выполняется обрезка и линеаризации модели Simulink для вычисления внутренней линейной не зависящей от времени модели объекта управления и вычисляются номинальные значения для входов и выходов. Интерактивное приложение MPC Designer App используется для определения модели объекта управления и корректировки горизонтов, весов и ограничений.
Разработка регулятора в комндной строке (англ.)
Разработка MPC регулятора в Simulink (англ.)
Проектирование MPC-регулятора в равновесной рабочей точке (англ.)
Управление нелинейным объектом с несколькими входами и выходами (англ.)
Приложения для автоматизированного вождения
Ускорение разработки ADAS систем достигается с использованием готовых блоков Simulink или опорных примеров. Готовые регуляторы переносятся на целевую платформу с помощью генераторов кода. 
Готовые блоки Adaptive Cruise Control System, Lane Keeping Assist и Path Follow Control System используются как основа для пользовательских ADAS приложений и их настройки уточняются по мере необходимости. В состав инструмента входят опорные примеры, которые помогут при разработке и развертывании регуляторов MPC для автоматизированных систем вождения. Они также демонстрируют, как можно моделировать различные части вашей системы с разными уровнями точности.
Автоматизированное вождение с применением управления с прогнозирующими моделями (англ.)
Управление следованием по полосе с помощью монокулярной камеры (англ.)
Адаптивный круизконтроль с применением управления с прогнозирующими моделями (англ.)
Помощник следования по полосе с обнаружением полос (англ.)
Использование готовых блоков Simulink для создания систем адаптивного круиз-контроля
Управление с прогнозирующими моделями для линейных моделей
Указание внутреннего объекта для разработки линейного MPC регулятора
Разработка линейных MPC регуляторов осуществляется для систем с линейным постоянным временем (LTI) из Control System Toolbox или линеаризованных с помощью Simulink Control Design моделей Simulink. Так же можно использовать модель, созданную с помощью System Identification Toolbox из измеренных данных ввода-вывода. Проектирование и моделирование адаптивных MPC регуляторов осуществляется с использованием функций командной строки и блока Adaptive MPC Controller. Для оценки состояний используется встроенный линейный нестационарный фильтр Калмана с гарантией асимптотической устойчивости. Блок Multiple MPC Controllers служит для разработки MPC регулятора с табличным управлением.
Термомеханический процесс варки целлюлозы с несколькими задачами управления (англ.)
Изменяющийся во времени MPC регулятор для обратного маятника на тележке (англ.)
MPC регулятор с табличным управлением для обратного маятника на тележке (англ.)
Параметры проектирования, оценка состояний и проверка проекта
После определения внутренней модели объекта управления для проектирования MPC регулятора требуется указать время выборки, горизонты прогнозирования и управления, масштабные коэффициенты, ограничения на вход и выход, а также значения коэффициентов весов. Поддерживается смягчение ограничений и изменяющиеся во времени ограничения и веса. Оценка состояния контроллера осуществляется по измеренным выходам с использованием встроенной системой оценки состояния. Также доступна оценка состояний с помощью пользовательских функций. Мodel Predictive Control Toolbox позволяет обнаружить потенциальные проблемы устойчивости и надежности MPC регулятора с помощью встроенных функции диагностики.
Настройка коэффициентов весов (англ.)
Пользовательская оценка состояний (англ.)
Обнаружение проблем робастности и устойчивости MPC регулятора (англ.)
Проверка робастности регулятора (англ.)
Указание параметров регулятора в приложении MPC Designer
Интерактивная настройка параметров и мониторинг производительности
Обнаружение неисправностей регулятора в режиме реального времени
Весовые коэффициенты времени исполнения и ограничения MPC регулятора изменяются интерактивно во время симуляции для оптимизации производительности без изменений и повторной реализации самого регулятора.
Доступ к сигналу состояния оптимизации используется для обнаружения редких случаев в которых оптимизация не сходится и принятия решения, следует ли использовать резервную стратегию управления.
Изменение границ входов и выходов во время симуляции (англ.)
Настройка горизонтов во время симуляции (англ.)
Исследование поведения регулятора с помощью анализа оптимальной последовательности управления (англ.)
Переключение регуляторов на основе оптимальных целей (англ.)
Разработка быстрых MPC регуляторов
Поддерживается генерация явного MPC регуляторов из неявного MPC регулятора. Далее выполняется упрощение сгенерированного явного MPC регулятора для уменьшения занимаемой памяти.
Кроме того, инструмент позволяет выполнять проектирование, симуляции и развертывание MPC регуляторов с гарантированным временем выполнения в худшем случае с использованием приближенного (субоптимального) решения.
Явный MPC регулятор сервопривода с ограничением по неизмеряемому выходу (англ.)
Явный MPC регулятор для обратного маятника на тележке (англ.)
Решатель QP (англ.)
Симуляция MPC регулятора с использованием субоптимального решения (англ.)
Создание явного регулятора из неявного
Нелинейное управление с прогнозирующими моделями
Оптимизация траектории и управление летающим роботом с использованием нелинейного управления с предсказательными моделями
Нелинейные MPC регуляторы используются для приложений оптимального планирования, которые требуют нелинейных моделей с нелинейными затратами или ограничениями. Выполняются симуляции управления в замкнутом контуре нелинейными объектов в условиях нелинейных затрат и ограничений. По умолчанию нелинейные MPC регуляторы используют Optimization Toolbox ™ для решения проблемы нелинейного программирования. Кроме того, доступно использование пользовательского нелинейного решатель. Инструмент позволяет использовать модели линейного и нелинейного прогнозирования, пользовательские функции нелинейных затрат и пользовательские нелинейные ограничения.
Оптимизация траектории и управление летающим роботом с использованием нелинейного управления с предсказательными моделями (англ.)
Поворотное управление маятником с использованием нелинейного управления с прогнозирующими моделями (англ.)
Экономный MPC регулятор для управления производством окиси этилена (англ.)
Поддержка генерации кода
После того, как была разработка MPC регулятора была выполнена в Simulink, регулятор реализуется как С-код или IEC 61131-3 Structured Text с использованием Simulink Coder ™ или Simulink PLC Coder ™ соответственно. MATLAB Coder ™ используется для генерации C- кода из алгоритмов MATLAB и развертывания для использования регуляторов для управления в реальном времени. Стандартный решатель квадратичного программирования (QP), входящий в Мodel Predictive Control Toolbox поддерживает генерацию кода для эффективной реализации на встраиваемых платформах. Кроме того, поддерживается генерация кода для пользовательского решателя квадратичного программирования (QP).
Симуляции и генерация С-кода с помощью Simulink Coder (англ.)
Симуляции и генерации Structured Text с помощью PLC Coder (англ.)
Симуляции MPC регулятора с пользовательским QP-решателем (англ.)
Генерация кода для MPC регулятора с пользовательским QP-решателем (англ.)
С-код, сгенерированный из блока MPC Controller