Prediktivní řízení procesů s rychlou dynamikou

Ing. Tomáš BAROT

Doctoral thesis

Abstract:

Prediktivní řízení procesů je řídicí metodou, jež je vhodná pro řízení mnoha typů procesů. V případě řízení procesů s rychlou dynamikou nemusí být řídicí algoritmus vždy realizovatelný v rámci periody vzorkování. Tato situace může nastat v případech náročnějších požadavků na řízení, a to pro vyšší hodnoty horizontů, vyšší počty omezení kladených na veličiny řízení či v případě mnoharozměrového řízení. V rámci disertační práce je zmapován současný stav problematiky prediktivního řízení procesů s rychlou dynamikou. Zavedené přístupy jsou zaměřeny na způsoby řešení úlohy kvadratického programování a zkoumají její vliv na prediktivní řízení. Přičemž tato řešení spočívají na teorii duality, Kuhn?Tuckerových podmínkách a modifikují algoritmus prediktivního řízení zahrnující operace s podmínkami omezení. Cílem práce je inovace těchto přístupů s ohledem na snížení jejich výpočetní náročnosti. Prezentované návrhy jsou založeny na šetrnějších eliminacích omezení v kvadratickém programování. Je navržena nová modifikace duální optimalizační metody. Implementace těchto návrhů je realizována v softwaru pro MATLAB, a to pro SISO a TITO procesy. Hlavní výsledky jsou porovnány po stránce schopnosti realizovat algoritmus prediktivního řízení ve stanovené periodě vzorkování, a to navrženými přístupy oproti zavedeným metodám.

Abstract:

Predictive control is a control method, which is appropriate for control of various kinds of processes. In certain cases of predictive control of fast? dynamics processes, a predictive control algorithm may not be feasible within the sampling?period time. These situations occur when requirements on control are more complex. For higher horizons and many constraints on control variables or in multivariable control, the overloading of the sampling period can occur. In the thesis, the current state of art is researched in the area of predictive control of fast?dynamics processes. The established approaches are focused primarily on the quadratic programming and its influence on the predictive control. These solutions are based on the duality theory, Kuhn?Tucker conditions and operations with constraints in the algorithm of the predictive control. Aim of this thesis is an innovation of these approaches with respect to a decreasing of their computational complexity. Presented approaches are based on the more detailed elimination of constraints in the quadratic programming. The new modified dual optimization method is designed. The proposed approaches are implemented for the SISO and TITO processes in the software for MATLAB. The main results are verified and compared to the established methods with respect to ability of predictive control of fast?dynamics processes in the defined sampling?period time.

Keywords

Prediktivní řízení, MPC, diskrétní řízení, lineární diskrétní dynamické systémy, procesy s rychlou dynamikou, optimalizace, Kuhn?Tuckerovy podmínky, teorie duality, kvadratické programování, omezení.

Language used: Czech

Date on which the thesis was submitted / produced: 23. 8. 2016

Thesis defence

• Date of defence: 10. 11. 2016

Tomas Bata University in Zlín

Faculty of Applied Informatics

Doctoral programme / field:
Engineering Informatics / Automatic Control and Informatics