Model öngörülü kontrolün farklı nonlineer proses modelleri ile sınanması
Performance evaluation of model predictive control using various nonlinear process models
- Tez No: 384854
- Danışmanlar: PROF. DR. CAN ÖZSOY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Makine Mühendisliği, Mechanical Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2010
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Bölümü
- Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 111
Özet
Bu çalışmada, farklı dinamik özelikler gösteren nonlineer proses modelleri ile Model Öngörülü Kontrol (MÖK) için bir performans testi gerçekleştirilmiştir. MÖK problemi durum uzayında kurulmuş olup, kısıtlı ve çok giriş-çıkışlı hali de içermektedir. Öngörü modeli olarak doğrusal modeller seçilmiştir. Sonuçta oluşan optimizasyon problemi konveks kuadratik tiptedir ve kuadratik programlama ile çözümlenmiştir. Tek bir doğrusal model ile ifade edilemeyen nonlineer sistemler için kazanç sıralama ve ardıl doğrusallaştırma gibi çok modelli yaklaşımlar uygulanmıştır. Bozucuların reddi için Kalman filtreleme tekniğinden faydalanılmıştır. Ele alınan nonlineer test problemleri açık çevrim kararsız, minimum faz olmayan ve zamanla değişen tipte davranış göstermektedir. Model belirsizliği, ölçülmeyen bozucular ve ölçüm gürültüsü gibi stokastik etkiler göz önüne alınmıştır. Benzetimlerde, MÖK'ün farklı dinamik özelikteki çok değişkenli nonlineer sistemleri giriş-çıkış kısıtları ve stokastik etkiler altında gürbüz biçimde denetleyebildiği gözlenmiştir.
Özet (Çeviri)
In this study the performance of Model Predictive Control (MPC) is evaluated using nonlinear process models that have different dynamical behavior characteristics. MPC is formulated as a constrained MIMO control problem in state space. Linear models are chosen for prediction modeling. The resulting optimization problem is a convex quadratic problem and is solved using quadratic programming. In cases where a single linear model is unable to represent the dynamical behavior of the nonlinear system, multi-model approaches, i.e. gain scheduling and successive linearization, are employed. Disturbance rejection is accomplished using Kalman filtering techniques. Open-loop unstable, non-minimum phase and time varying nonlinear process models are chosen for test problems. Stochastic effects like model uncertainty, unmeasured disturbances and measurement noise are considered in simulations. It is shown that MPC is capable of robustly controlling a broad range of constrained multivariable nonlinear systems subject to stochastic effects.
Benzer Tezler
- SLAB ısıtma fırınlarında enerji verimliliğine yönelik uyarlamalı ve model öngörülü kontrol
Adaptive nonlinear model predictive control for energy efficiency in SLAB reheating furnaces
DENİZ KAVAK
Doktora
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YAPRAK YALÇIN
- Controlling of automatic transmission gear shift by using model predictive control
Model öngörülü kontrol ile otomatik şanzımanın vites değişimi kontrolü
NEŞE TOPUZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ALİ FUAT ERGENÇ
- Hibrid elektrikli araçlar için enerji yönetim sistemleri
Energy management system for hybrid electric vehicles
EMRE KURAL
Doktora
Türkçe
2015
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BİLİN AKSUN GÜVENÇ
- Destek vektör regresyonu ile PID kontrolör tasarımı
Design of PID controller via support vector regression
KEMAL UÇAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. GÜLAY ÖKE
- PLC ile NMPC uygulaması
NMPC application using PLC
MURAT ERHAN ÇİMEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YAPRAK YALÇIN