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.
Annotation in English
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.
Predictive Control, MPC, Discrete Control, Linear Discrete Dynamical
Systems, Processes with Fast Dynamics, Optimization, Kuhn?Tucker
Conditions, Duality Theory, Quadratic Programming, Constraints.
Length of the covering note
140
Language
CZ
Annotation
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.
Annotation in English
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.
