Geri Dön

Nonlinear model-predictive control with control-vector parameterization

Denetim-vektörü parametrelendirilmesi yöntemi ile doğrusal olmayan model-öngörülü denetim

  1. Tez No: 95402
  2. Yazar: MUSTAFA KORKUT UYGUN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. UĞUR AKMAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Kimya Mühendisliği, Chemical Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2000
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 316

Özet

VI ÖZET Bu tezde, doğrusal-olmayan genel dinamik sistemlerin denetimi için Parçalı- Sürekli Denetim- Vektörü Parametrelendirilmesi (PSDVP) yöntemini kullanan Doğrusal-Olmayan Model-Öngörülü Denetim (DOMÖD) algoritması geliştirilmiştir. PSDVP kullanan DOMÖD uygulanmasında temel amaç, doğrusal-olmayan dinamik- eniyileme problemi çözümünün genel eşitlik ve eşitsizlik kısıtlan altında gereksindiği yüksek hesaplama zamanını azaltmaktır. İkinci amaç olarak, denetim değişkenlerinin kesintisiz uygulanması ile sistem çıktılarının düzgünleştirilmesi gözetilmiştir. Çalışmada kullanılan parametrelendirme yöntemlerini yerel-doğrusal, global-doğrusal, ardışık-doğrusal ve kesikli global-doğrusal olarak formüle edebilmek amacıyla yeni bir PSDVP kullanan DOMÖD formülasyonu geliştirilmiştir. Çeşitli parametrelendirme yöntemleri geliştirilen genel formülasyondan indirgenebilmektedirler. Klasik DOMÖD formülasyonu da sıfınncı-dereceden parametrelendirme olarak ele alınıp genel formülasyon içinde ifade edilebilmektedir.“Denetim değişkenleri bloklanması”tekniği, PSDVP uygulamaları için“parametrelendirme bloklanması”olarak korunmuştur. Parametrelendirme bloklanması tekniği, denetim etkinliğini azaltmadan eniyileme problemindeki değişken sayısını düşürerek hesaplama zamanını önemli ölçüde azaltmaktadır. İlk örnek olarak, ikinci dereceden tepkime denklemelerine sahip olan, tek denetlenen- değişkenli ve tek denetim-değişkenli sürekli-kanşıtırmalı bir reaktör kullanılmıştır. Klasik DOMÖD, yerel, global, ardışık ve kesikli global-doğrusal parametrelendirme yöntemleri bu sistemin denetlenmesinde kullanılmış ve bu yöntemler denetim etkinlikleri ve hesaplama zamanlan açısından karşılaştınlmışlardır. İkinci örnek olarak, çok denetlenen-değişkenli ve çok denetim-değişkenli, yangeçit akımlanyla denetlenen, kısmi-diferansiyel denklemlerle modellenmiş bir ısı-değiştirici ağı kullanılmıştır. Klasik DOMÖD, yerel, global, ardışık ve kesikli global-doğrusal parametrelendirme yöntemleri bu sistemin denetlenmesindevıı kullanılmış ve yöntemler denetim etkinlikleri ve hesaplama zamanlan açısından karşılaştırılmalardır. Kullanımı önerilen PSDVP yöntemlerinin, klasik DOMÖD yöntemine göre daha düzenli ve etkili denetim yaptıkları gösterilmiştir. PSDVP yöntemleri, dinamik-eniyileme probleminin çok daha düşük hesaplama zamanlarında tamamlanmasını sağlayarak, PSDVP ile DOMÖD'in gerçek zamanda uygulanabilir olmasını sağlamışlardır.

Özet (Çeviri)

IV ABSTRACT In this thesis work, a Nonlinear Model-Predictive Control (NMPC) algorithm with Piecewise-Continuous Control- Vector Parameterization (PCCVP) (input parameterization through basis functions) is developed for general nonlinear systems. The primary aim for the use of input-parameterization in NMPC is to decrease the high computation-time requirements of the dynamic optimization that involves a general nonlinear dynamic-model constrained with general nonlinear equality and inequality constraints. The secondary aim is to achieve smooth system responses through the use of piecewise-continuous input profiles. A generalized NMPC via PCCVP formulation is developed, such that the formulations for various specific parameterizations, such as local-linear global-linear, global-quadratic, consecutive-linear and discretized global-linear, can be reduced from the generalized form. The classical NMPC scheme is considered as zero-order parameterization (stepwise discontinuous inputs) and can also be reduced from the generalized formulation. The concept of“input blocking”is retained in the generalized model as“parameterization blocking”for the PCCVP applications, and allows to perform dynamic optimization over a period longer than the process sampling period. Parameterization blocking is used to increase the computational efficiency of the NMPC-PCCVP by decreasing the number of decision variables in the optimization while preserving the control effectiveness. As the first benchmark test, a single-input single-output stirred-tank reactor with second-order kinetics is used. The conventional NMPC, local-, global-, consecutive-, and discretized global-parameterization schemes are applied for the control of this system and compared with each other based on their control performances and computational loads. As the second benchmark test, a multi-input multi-output heat-exchanger network, that is to be controlled via bypass-flow manipulations, is utilized. The heat-exchanger network is modeled as a partial-differential-equation system. The conventional NMPC, local-, global-,consecutive-, and discretized global-parameterization schemes are applied for the control of the heat-exchanger network, and compared with each other based on their control performances and computational loads. It is demonstrated that the suggested PCCVP schemes produce smoother and more effective control with respect to the conventional NMPC. The PCCVP schemes enable the completion of dynamic-optimization tasks within significantly reduced time intervals and thus render the real-time application of NMPC possible.

Benzer Tezler

  1. A mathematical contribution of statistical learning and continuous optimization using infinite and semi-infinite programming to computational statistics

    İstatistiksel öğrenme ve sürekli optimizasyon yöntemlerinıin sonsuz ve yarı sonsuz programlama kullanılarak hesaplamalı istatistiğe uygulanması

    SÜREYYA ÖZÖĞÜR AKYÜZ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2009

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Bilimsel Hesaplama Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GERHARD WİLHELM WEBER

    PROF. DR. JOHN SHAWE TAYLOR

  2. Hesaplama yükü azaltılmış model öngörülü kontrol yönteminin üç seviyeli T tipi evirici için uygulanması

    Application of a model predictive control method with reduced computational load for a three-level T-type inverter

    AYKUT BIÇAK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBursa Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AYETÜL GELEN

  3. Comparative evaluation of fuzzy control schemes in robotic applications

    Başlık çevirisi yok

    NURDAN BEKİROĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1991

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    PROF.DR. YORGA İSTEFANOPULAS

  4. Modelling longitudinal motion of an electric vehicle and wheel slip control through NN based uncertainty prediction

    Elektrikli aracın boyuna hareketinin modellenmesi ve yapay sinir ağı tabanlı belirsizlik kestirimli tekerlek kayma kontrolü

    DUYGU ÖZYILDIRIM

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OVSANNA SETA ESTRADA

  5. Destek vektör makinesi ile robotik kolların uyarlamalı model öngörülü kontrolü

    Support vector machine based model predictive adaptive control of robotic arms

    SANEM KILIÇASLAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBursa Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÖKHAN GELEN