Tématem diplomové práce je popsat principy, výhody a nevýhody adaptivního řízení a prediktivního řízení včetně srovnání s klasickými regulačními metodami a jejich kombinacemi. K praktické realizaci uvedené problematiky byla použita laboratorní soustava Feedback 33-220 Twin Rotor MIMO System. Provedenou identifikací byly provedeny matematické modely vytvořené v prostředí MATLAB / SIMULINK. Po navržení několika prediktivních regulátorů byla použita minimalizace kritéria kvality regulace. Návrh optimálního nastavení klasického zpětnovazebního regulátoru byl na základě návrhů prediktivních regulátorů pro řízení. Závěrem byly simulačně i reálným měřením porovnány klasický regulátor, prediktivní regulátor, adaptivní prediktivní regulátor.
Annotation in English
The subject of my diploma work is to describe principles, benefits and disadvantages of adaptive drive and predictive drive including the comparison with classical regulation methods and their combinations. The laboratory Feedback 33- 220 Twin Rotor MIMO System was used for practical realization of mentioned problems. The mathematical models created in MATLAB/SIMULINK environment were carried out with performed identification. The minimisation of the quality of regulation criteria was used after the proposal of several predictive regulators. The proposal of of the optimal setting of the classical regenerative regulator on the basis of the proposals of the predictive regulators for driving. In conclusion the classical regulator, predictive regulator, adaptive predictive regulator were compared with simulative and real measurings.
Tématem diplomové práce je popsat principy, výhody a nevýhody adaptivního řízení a prediktivního řízení včetně srovnání s klasickými regulačními metodami a jejich kombinacemi. K praktické realizaci uvedené problematiky byla použita laboratorní soustava Feedback 33-220 Twin Rotor MIMO System. Provedenou identifikací byly provedeny matematické modely vytvořené v prostředí MATLAB / SIMULINK. Po navržení několika prediktivních regulátorů byla použita minimalizace kritéria kvality regulace. Návrh optimálního nastavení klasického zpětnovazebního regulátoru byl na základě návrhů prediktivních regulátorů pro řízení. Závěrem byly simulačně i reálným měřením porovnány klasický regulátor, prediktivní regulátor, adaptivní prediktivní regulátor.
Annotation in English
The subject of my diploma work is to describe principles, benefits and disadvantages of adaptive drive and predictive drive including the comparison with classical regulation methods and their combinations. The laboratory Feedback 33- 220 Twin Rotor MIMO System was used for practical realization of mentioned problems. The mathematical models created in MATLAB/SIMULINK environment were carried out with performed identification. The minimisation of the quality of regulation criteria was used after the proposal of several predictive regulators. The proposal of of the optimal setting of the classical regenerative regulator on the basis of the proposals of the predictive regulators for driving. In conclusion the classical regulator, predictive regulator, adaptive predictive regulator were compared with simulative and real measurings.
Popište základní principy, výhody a nevýhody adaptivního řízení a prediktivního řízení. Srovnejte tyto přístupy a jejich kombinaci s klasickými regulačními návrhy.
Popište laboratorní soustavu Feedback 33-220 Twin Rotor MIMO System a uveďte jeho základní charakteristiky.
Proveďte identifikaci uvedené soustavy lineárním systémem v několika pracovních bodech a vytvořte odpovídající modely v prostředí Simulink.
Na základě modelů soustavy navrhněte několik prediktivních regulátorů pro její řízení. Použijte různá kritéria, která prediktivní regulátor minimalizuje. Vytvořte adaptivní a neadaptivní verzi prediktivních regulátorů.
Na základě modelů soustavy a kritérií použitých v bodu 4 navrhněte optimální nastavení klasického zpětnovazebního regulátoru s konstantními parametry.
Simulačně i reálným měřením porovnejte odpovídající trojice klasický regulátor, prediktivní regulátor, adaptivní prediktivní regulátor.
Research Plan
Popište základní principy, výhody a nevýhody adaptivního řízení a prediktivního řízení. Srovnejte tyto přístupy a jejich kombinaci s klasickými regulačními návrhy.
Popište laboratorní soustavu Feedback 33-220 Twin Rotor MIMO System a uveďte jeho základní charakteristiky.
Proveďte identifikaci uvedené soustavy lineárním systémem v několika pracovních bodech a vytvořte odpovídající modely v prostředí Simulink.
Na základě modelů soustavy navrhněte několik prediktivních regulátorů pro její řízení. Použijte různá kritéria, která prediktivní regulátor minimalizuje. Vytvořte adaptivní a neadaptivní verzi prediktivních regulátorů.
Na základě modelů soustavy a kritérií použitých v bodu 4 navrhněte optimální nastavení klasického zpětnovazebního regulátoru s konstantními parametry.
Simulačně i reálným měřením porovnejte odpovídající trojice klasický regulátor, prediktivní regulátor, adaptivní prediktivní regulátor.
Recommended resources
KWON, W a S HAN. Receding horizon control: model predictive control for state models. London: Springer, 2005, 380 s. ISBN 1846280249.
CAMACHO, E a C BORDONS. Model predictive control. New York: Springer, c2004, 405 s. ISBN 18-523-3694-3.
BOBÁL, V. Identifikace systémů. Vysoké učení technické v Brně. 1990.
BOBÁL, V, J. BÖHM, J FESSL a J MACHÁČEK. Digital self-tuning controllers: algorithms, implementation and applications. London: Springer, 2005, 317 s. ISBN 18-523-3980-2.
QIN, S. Joe a Thomas A BADGWELL. A survey of industrial model predictive control technology. Control Engineering Practice. 2003(11), 733-764. Dostupné z: http://cepac.cheme.cmu.edu/pasilectures/darciodolak/Review_article_2.pdf.
Recommended resources
KWON, W a S HAN. Receding horizon control: model predictive control for state models. London: Springer, 2005, 380 s. ISBN 1846280249.
CAMACHO, E a C BORDONS. Model predictive control. New York: Springer, c2004, 405 s. ISBN 18-523-3694-3.
BOBÁL, V. Identifikace systémů. Vysoké učení technické v Brně. 1990.
BOBÁL, V, J. BÖHM, J FESSL a J MACHÁČEK. Digital self-tuning controllers: algorithms, implementation and applications. London: Springer, 2005, 317 s. ISBN 18-523-3980-2.
QIN, S. Joe a Thomas A BADGWELL. A survey of industrial model predictive control technology. Control Engineering Practice. 2003(11), 733-764. Dostupné z: http://cepac.cheme.cmu.edu/pasilectures/darciodolak/Review_article_2.pdf.
