Aplikácia moderných metód v prediktívnom riadení modelov fyzikálnych systémov

1. Aplikácia moderných metód v prediktívnom riadení modelov fyzikálnych systémov TUKE – FEI – KKUI – CAK – CMMRaPI Doktorand: Ing. Štefan Jajčišin Školiteľ: doc. Ing. Anna Jadlovská, PhD. Košice 2013

2. Obsah • Prediktívne riadenie • Základný princíp • Explicitné riešenie optimalizačnej úlohy • Prediktívne riadenie s meniacimi sa parametrami • Prediktívne riadenie s nelineárnym prediktorom • Nelineárny prediktor voľnej odozvy • Nelineárne prediktívne riadenie • Algoritmizácia metód prediktívneho riadenia • Overenie na laboratórnom modeli • Nelineárny prediktor laboratórneho modelu • Výsledky riadenia laboratórneho modelu • Zhodnotenie dizertačnej práce

3. A1. Základný princíp prediktívneho riadenia • Model → prediktor → predikcia • Optimalizačný algoritmus • Známa referenčná trajektória w na dĺžke predikčného horizontu • Váženie u(k) alebo ∆u(k) • Obmedzenia → numerické riešenie → kvadratické programovanie (1)

4. A1. Princíp pohyblivého horizontu • w(k) na dĺžke • skutočný stav x(k), resp. y(k) • predikcia • optimálna postupnosť uopt • použitie prvej hodnoty uopt • späť na krok č. 1

5. Princíp: • Offline optimalizácia - množina u*(k) pre konkr. stav systému • Online výber vhodného u(k) pre aktuálny stav systému • Multiparametrické kvadratické programovanie • MPT Toolbox - voľne šíriteľný A3. Explicitné riešenie úloh prediktívneho riadenia

6. A3. Explicitné prediktívne riadenie - overenie na nelin. modeli hydraulického systému Nelineárny Lineárny Riadený model

7. Prepínanie vopred navrhnutých parametrov riadiacich algoritmov • Úplná znalosť čas. priebehov pož. hodnôt výstupov • Konečná množina pracovných bodov • Zvlášť parametre algoritmu pre každý pracovný bod • Prepínanie medzi parametrami podľa aktuálneho prac. bodu - w(k) A4. Prediktívne riadenie s meniacimi sa parametrami algoritmu • rýchlejšia reakcia riadiaceho algoritmu, väčšie tlmenie • výhodnejší ako klasický prístup (pri kratšom Np)

8. Okamžitá linearizácia na báze analytickej identifikácie • rozšírený 1. prístup: množina pracovných bodov pre každú vzorku (offline)/linearizácia v každom kroku na základe w(k) (online) • Nie je potrebná úplná znalosť čas. priebehov pož. hodnôt výstupov pred riadiacim cyklom • Výpočet parametrov algoritmu v každom kroku • Zvýšené nároky na výpočtový čas • Výsledky veľmi podobné ako v 1. prípade (pre hydraulický systém) A4. Prediktívne riadenie s meniacimi sa parametrami algoritmu

9. Priebežná experimentálna identifikácia • Princíp je totožný s 2. prístupom • Priebežný odhad parametrov lin. modelu RMNŠ • Časovo náročnejšie ako linearizácia analytickým spôsobom • Nie je potrebná úplná znalosť čas. priebehov pož. hodnôt výstupov pred riadiacim cyklom • Výpočet parametrov algoritmu v každom kroku • Zvýšené nároky na výpočtový čas A4. Prediktívne riadenie s meniacimi sa parametrami algoritmu

10. Priebežná experimentálna identifikácia A4. Prediktívne riadenie s meniacimi sa parametrami algoritmu • prísnejšie váhy vo funkcionáli • nepriaznivá kmitavosť akčného zásahu • potrebný čas pre adekvátny odhad parametrov lin. modelu • použiteľný, keď nie je možné získať lin. model analytickým spôsobom

11. Stanovenie cieľov dizertačnej práce Stav systému Model – predikcia Minimalizácia funkcionálu Aplikácia uoptim na systém

12. Fyzikálne systémy Možnosti prediktívneho riadenia analytická identifikácia experimentálna identifikácia lineárny model DS nelineárny model DS neurónový model DS GPC/SMPC lin. prediktor GPC/SMPC nelin. prediktor voľnej odozvy nelineárne MPC

13. Vypracovanie teoretických postupov pre prediktívne riadenie nelineárnych dynamických systémov (zovšeobecnené a stavové prediktívne riadenie). Vypracovanie metodiky na získanie adekvátnych modelov nelineárnych dynamických systémov aplikovaním klasických/inteligentných metód s využitím dopredných neurónových sietí v analytickej/experimentálnej identifikácii. Aplikovanie metodiky modelovania a optimálneho riadenia modelov fyzikálnych systémov v návrhu algoritmov prediktívneho riadenia s využitím lineárneho/nelineárneho prediktora. Programová realizácia navrhnutých algoritmov prediktívneho riadenia a ich simulačné overenie v riadiacich štruktúrach na vhodných virtuálnych/reálnych modeloch fyzikálnych systémov (laboratórne výukové modely). Tézy dizertačnej práce

14. B. Prediktívne riadenie s nelineárnym prediktorom Nelineárny model riadeného systému Neurónová sieť NDR (12) (13)

15. B. Prediktívne riadenie s nelineárnym prediktorom Nelineárne neurónové modely – NNM MLP s jednou skrytou vrstvou

16. B1. Prediktívne riadenie s nelineárnym prediktorom voľnej odozvy

17. B2. Nelineárne prediktívne riadenie SQP (14) Fun = Funkcionál s predikovanými hodnotami výstupu na základe NDR alebo NNM

18. B3. Algoritmizácia riadiacej štruktúry

19. C1. Overenie na laboratórnom modeli Laboratórne výukové modely http://kyb.fei.tuke.sk/laboratoria/modely/modely.php

20. C1. Overenie na laboratórnom modeli Hydraulický systém (15) NDR NNM trénovací algoritmus Levenberg-Maquardt W1 W2 NNARX, NNARMAX NNSSIF

21. C2. Overenie na laboratórnom modeli Hydraulický systém Časové priebehy prediktívneho riadenia laboratórneho modelu Hydraulického systému GPC a SMPC algoritmus s lineárnym prediktorom – analytická identifikácia

22. C2. Overenie na laboratórnom modeli Hydraulický systém experimentálna identifikácia analytická identifikácia Časové priebehy prediktívneho riadenia laboratórneho modelu Hydraulického systému GPC algoritmus s nelineárnym prediktorom voľnej odozvy – NNARX

23. C2. Overenie na laboratórnom modeli Hydraulický systém NDR NNSSIF Časové priebehy prediktívneho riadenia laboratórneho modelu Hydraulického systému NMPC algoritmus s nelineárnym prediktorom

24. Zhodnotenie dizertačnej práce • Postup pri prediktívnom riadení nelineárnych DS • Metodika získavania lineárnych/nelineárnych modelov DS • - analyticky • - experimentálne (klasicky/s využitím metód UI) • Programová realizácia uvedených postupov – GUI • Overenie funkčnosti na laboratórnych modeloch GPC - lineárny prediktor SMPC - lineárny prediktor GPC - nelineárny prediktor VO - NDR - NNM SMPC - nelineárny prediktor VO - NDR - NNM NMPC - NDR - NNM

25. Ďakujem za pozornosť.