MPC Kontrolü
Model öngörülü kontrol (MPC), 1970'lerde endüstriyel süreçlerde uygulanan sezgisel bir kontrol algoritması olarak kökenlerinden, zengin teorik ve pratik içeriğe sahip yeni bir akademik disipline dönüşmüştür.
Tahmine dayalı kontrol, optimizasyon gereksinimleriyle ilgili kontrol sorunlarını giderir. Son 30 yılda, karmaşık endüstriyel süreçlerde tahmine dayalı kontrolün başarısı, karmaşık kısıtlı optimizasyon kontrol problemlerinin üstesinden gelme konusundaki muazzam potansiyelini tam olarak ortaya koydu.
MPC kontrolü, gerçek-zamanlı bir kapalı-döngü optimizasyon kontrol yöntemidir. Bu algoritmanın birincil avantajı, mevcut optimal kontrol miktarlarını sürekli olarak elde eden yinelemeli çevrimiçi çalışmasıdır. Ek olarak araç aktüatörleri, kızak ve dinamikler gibi birden fazla kısıtlamayı karşılamak için amaç fonksiyonları oluşturabilir.
Ancak izleme performansı tahmine dayalı modelin doğruluğuna oldukça duyarlıdır. Ayrıca, doğrusal olmayan model öngörülü kontrolün yüksek hesaplama gereksinimleri nedeniyle, yüksek-hızlı sürüş ortamları için uygun değildir.
Şu anda birçok araştırmacı doğrusal olmayan araç modellerini doğrusallaştırmıştır ancak bu yalnızca aracın ve lastiklerin doğrusal bölgeleri dahilinde izleme doğruluğunu sağlar.
Dönen-zaman etki alanı denetleyicileri olarak da bilinen MPC denetleyicileri, kontrol sisteminin doğrusal olmayan dinamik modelini dikkate alır ve sistemin gelecekteki bir zaman aralığına göre çıkış davranışını tahmin eder. Kısıtlı optimal kontrol problemini çözerek sistem, gelecek zaman aralığındaki izleme hatasını en aza indirir ve bu yöntemi sağlam hale getirir.
Model tahmine dayalı kontrol algoritmaları, tahmine dayalı modelleme, yuvarlanma optimizasyonu ve geri bildirim düzeltmenin temel özelliklerine sahiptir. Geleneksel araştırma yöntemleri genellikle kinematik ve dinamik kısıtlamaları göz ardı eder veya basitleştirir, ancak bu tür kısıtlamalar kontrol performansını önemli ölçüde etkiler.
Model öngörülü kontrol yöntemleri, araç kinematik ve dinamik kısıtlamalarını optimizasyon amaç fonksiyonuna açıkça dahil edebilir.
MPC'nin sürekli optimizasyon ve geri bildirim düzeltme özelliklerinden yararlanılarak, kapalı-sistem zaman gecikmelerinin etkisi etkili bir şekilde azaltılabilir, hatta ortadan kaldırılabilir. Ek olarak, planlama süreci tarafından sağlanan gelecekteki yörünge bilgileri, hareket kontrolünü optimize etmek ve böylece kontrol performansını artırmak için kullanılabilir.
Wang Weiran ve diğerleri. Laguerre fonksiyonlarına dayalı uyarlanabilir bir tahmine dayalı kontrol yöntemi tasarladı.
Bu yöntem iki bölümden oluşur: hassas yörünge takibi için uyarlanabilir bir MPC modülü ve hesaplamayı önemli ölçüde azaltan bir Laguerre işlev modülü.
Uyarlanabilir MPC modülünde, sistemin model parametrelerini tanımlamak için yinelemeli bir en küçük kareler algoritması tanıtılır, böylece sistemin doğruluğu ve sağlamlığı artırılır. Ancak AUV karmaşık ortamlarda çalıştığında bu yöntem hesaplama yükünde önemli bir artışa neden olabilir.
Bu nedenle, Laguerre fonksiyonunda, amaç fonksiyonunun matris sırasını azaltmak için kontrolör giriş değişkenlerinin yeniden yapılandırılması tanıtılmaktadır. Sonuçlar, bu yöntemin, azaltılmış hesaplama yüküyle AUV yörüngelerini izlerken dinamik, girişim direnci ve sağlamlık açısından mükemmel performans gösterdiğini göstermektedir.
Uyarlanabilir MPC Blok Şeması
Paden, saf izleme algoritmalarını, ön tekerlek geri bildirim kontrolünü, arka tekerlek geri bildirim kontrolünü, Lyapunov işlevi-tabanlı kontrolü, çıktı geri besleme doğrusallaştırma kontrolünü ve MOC kontrolünü kararlılık, zaman karmaşıklığı, model kullanımı ve varsayımlar açısından özetledi.
Çeşitli kontrolörlerin özeti Açıklama*: Yerel üstel kararlılık (LES)