Diplomová práce se zabývá prediktivním adaptivním řízením nelineárních laboratorních modelů v reálném čase. Pro zvolené lineární jednorozměrové a mnohorozměrové modely byly pomocí polynomiálních metod navrženy GPC regulátory využívající průběžnou identifikaci metodou nejmenších čtverců. Navržené algoritmy jsou naprogramovány v programovém prostředí MATLAB-SIMULINK s využitím S-funkcí. Výsledkem je knihovna GPC regulátorů pro jednorozměrové a mnohorozměrové řízení a knihovna modelů obsahující čtyři spojité a čtyři diskrétní modely. Knihovna modelů také obsahuje dva bloky pro připojení reálných laboratorních modelů pomocí Real-Time Toolboxu. Prvním laboratorním modelem je servomechanismus AMIRA DR300 pro ověření jednorozměrových regulátorů a druhým je soustava spřažených elektromotorů CE 108 pro ověření mnohorozměrových regulátorů. V závěru práce jsou výsledky simulačního a reálného řízení zvolených modelů.
Annotation in English
This master thesis deals with predictive adaptive control of non-linear laboratory models in real time. Using continuous identification the least squares method GPC regulators were designed for selected linear singlevariable and multivariable models by means of polynomial method. Given algorithms are provided by MATLAB-SIMULINK using the S-functions. The singlevariable and multivariable control GPC regulator library with four continuous and four discrete models is the result. Model library also contains two blocks for linking real laboratory models through Real-time Toolbox. Servomechanism AMIRA DR300 is the first laboratory model to verify singlevariable regulators and second one is the system of coupled electronic drives CE 108 to verify multivariable regulators. The results of selected models with simulation and real-time control can be found at the end of this work.
Keywords
Adaptivní řízení, AMIRA DR300, CE 108, GPC, Mnohorozměrové řízení, Polynomiální metody, Prediktivní řízení, Reálné řízení, Účelová funkce
Keywords in English
Adaptive Control, AMIRA DR300, CE 108, GPC, Multivariable Control, Polynomial Metod, Predictive Control, Real Control, Cost Function
Length of the covering note
95 s.
Language
CZ
Annotation
Diplomová práce se zabývá prediktivním adaptivním řízením nelineárních laboratorních modelů v reálném čase. Pro zvolené lineární jednorozměrové a mnohorozměrové modely byly pomocí polynomiálních metod navrženy GPC regulátory využívající průběžnou identifikaci metodou nejmenších čtverců. Navržené algoritmy jsou naprogramovány v programovém prostředí MATLAB-SIMULINK s využitím S-funkcí. Výsledkem je knihovna GPC regulátorů pro jednorozměrové a mnohorozměrové řízení a knihovna modelů obsahující čtyři spojité a čtyři diskrétní modely. Knihovna modelů také obsahuje dva bloky pro připojení reálných laboratorních modelů pomocí Real-Time Toolboxu. Prvním laboratorním modelem je servomechanismus AMIRA DR300 pro ověření jednorozměrových regulátorů a druhým je soustava spřažených elektromotorů CE 108 pro ověření mnohorozměrových regulátorů. V závěru práce jsou výsledky simulačního a reálného řízení zvolených modelů.
Annotation in English
This master thesis deals with predictive adaptive control of non-linear laboratory models in real time. Using continuous identification the least squares method GPC regulators were designed for selected linear singlevariable and multivariable models by means of polynomial method. Given algorithms are provided by MATLAB-SIMULINK using the S-functions. The singlevariable and multivariable control GPC regulator library with four continuous and four discrete models is the result. Model library also contains two blocks for linking real laboratory models through Real-time Toolbox. Servomechanism AMIRA DR300 is the first laboratory model to verify singlevariable regulators and second one is the system of coupled electronic drives CE 108 to verify multivariable regulators. The results of selected models with simulation and real-time control can be found at the end of this work.
Keywords
Adaptivní řízení, AMIRA DR300, CE 108, GPC, Mnohorozměrové řízení, Polynomiální metody, Prediktivní řízení, Reálné řízení, Účelová funkce
Keywords in English
Adaptive Control, AMIRA DR300, CE 108, GPC, Multivariable Control, Polynomial Metod, Predictive Control, Real Control, Cost Function
Research Plan
1.Implementujte vybrané algoritmy prediktivního řízení pro zadané systémy.
2.Realizujte odvozené prediktivní algoritmy rovněž průběžnou identifikací.
3.V programové prostředí MATLAB-SIMULINK vytvořte program pro simulační ověření navržených regulátorů.
4.Ověřte řízení na vybraném laboratorním modelu.
5.Vypracujte dokumentaci výsledků jednotlivých simulací a reálného řízení.
Research Plan
1.Implementujte vybrané algoritmy prediktivního řízení pro zadané systémy.
2.Realizujte odvozené prediktivní algoritmy rovněž průběžnou identifikací.
3.V programové prostředí MATLAB-SIMULINK vytvořte program pro simulační ověření navržených regulátorů.
4.Ověřte řízení na vybraném laboratorním modelu.
5.Vypracujte dokumentaci výsledků jednotlivých simulací a reálného řízení.
Recommended resources
Maciejowski, J.M., Predictive control with constraints. (2002) Pearson Education Limited,
Prentice Hall, ISBN 0-201-39823-0, London.
Bobál, V., Böhm, J., Prokop, R., Fessel, J., Practical aspects of self-tuning controllers: algorithms and implementation. (1999), VUT, ISBN 80-214-1299-2, Brno
Mikleš, J - Fikar, M Modelovanie, identifikácia a riadenie procesov 2. STU ,260 s. (2004),
ISBN 80-227-2132-8, Bratislava
Maciejowski, J.M., Predictive control with constraints. (2002) Pearson Education Limited,
Prentice Hall, ISBN 0-201-39823-0, London.
Bobál, V., Böhm, J., Prokop, R., Fessel, J., Practical aspects of self-tuning controllers: algorithms and implementation. (1999), VUT, ISBN 80-214-1299-2, Brno
Mikleš, J - Fikar, M Modelovanie, identifikácia a riadenie procesov 2. STU ,260 s. (2004),
ISBN 80-227-2132-8, Bratislava
