Suboptimale Modellprädiktive Regelung mit einem Freiheitsgrad für unterlagerte Regelkreise-Reference-Cited by-同舟云学术

Suboptimale Modellprädiktive Regelung mit einem Freiheitsgrad für unterlagerte Regelkreise

Published:2021-06-30 Issue:7 Volume:69 Page:597-607
ISSN:2196-677X
Container-title:at - Automatisierungstechnik
language:en
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Author:

Makarow Artemi¹,Rösmann Christoph¹,Bertram Torsten¹

Affiliation:

1. 14311 Technische Universität Dortmund , Lehrstuhl für Regelungssystemtechnik , Dortmund , Germany

Abstract

Zusammenfassung In diesem Beitrag wird eine suboptimale modellprädiktive Regelung mit stabilisierenden Endbedingungen und einem ableitungsfreien Optimierungsalgorithmus für eine bestimmte Klasse nichtlinearer Systeme vorgestellt. Repräsentativ für diese Systemklasse stehen insbesondere elektromagnetische Aktuatoren. Durch die Kombination eines Freiheitsgrades auf dem ersten variablen Abschnitt des Prädiktionshorizonts mit endlichen Stellmengen können die rekursive Durchführbarkeit der Regelung und die asymptotische Stabilität der Gleichgewichtslage auf Basis der Erkenntnisse aus der klassischen suboptimalen modellprädiktiven Regelung nachgewiesen werden. Die vorgestellte Optimierungsstrategie ist mit überschaubarem Aufwand implementierbar, bedarf keiner externen Programmbibliotheken und adressiert somit industrielle Anwendungen. Die theoretischen Herleitungen werden durch numerische Auswertungen sowie dem Vergleich zur klassischen modellprädiktiven Regelung gestützt.

Publisher

Walter de Gruyter GmbH

Subject

Electrical and Electronic Engineering,Computer Science Applications,Control and Systems Engineering

Link

https://www.degruyter.com/document/doi/10.1515/auto-2021-0034/pdf

Reference29 articles.

1. J. Krettek, D. Schauten, F. Hoffmann and T. Bertram. “Evolutionary hardware-in-the-loop optimization of a controller for cascaded hydraulic valves”. In: IEEE/ASME Int. Conf. on Advanced Intelligent Mechatronics. 2007, S. 1–6.

2. D. Q. Mayne, J. B. Rawlings, C. V. Rao and P. O. M. Scokaert. “Constrained model predictive control: Stability and optimality”. Automatica 36.6 (2000), S. 789–814.

3. B. Houska, H. J. Ferreau and M. Diehl. “ACADO toolkit-An open-source framework for automatic control and dynamic optimization”. Optimal Control Applications and Methods 32.3 (2010), S. 298–312.

4. M. Diehl, H. Bock, J. P. Schlöder, R. Findeisen, Z. Nagy and F. Allgöwer. “Real-time optimization and nonlinear model predictive control of processes governed by differential-algebraic equations”. Journal of Process Control 12.4 (2002), S. 577–585.

5. M. Diehl, H. G. Bock and J. P. Schlöder. “A real-time iteration scheme for nonlinear optimization in optimal feedback control”. SIAM Journal on Control and Optimization 43.5 (2005), S. 1714–1736.