Kısıtlı MPC ve Kararlılık – Endüstride Model- Ödev Hazırlatma – Tez Yazdırma – Proje Yaptırma Fiyatları – Ödev Örnekleri – Ücretli Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Ücretleri

Ödevcim'le ödevleriniz bir adım önde ... - 7 / 24 hizmet vermekteyiz... @@@ Süreli, online, quiz türü sınavlarda yardımcı olmuyoruz. Teklif etmeyin. - İşleriniz Ankara'da Billgatesweb şirketi güvencesiyle yapılmaktadır. 0 (312) 276 75 93 --- @ İletişim İçin Mail Gönderin bestessayhomework@gmail.com @ Ödev Hazırlama, Proje Hazırlama, Makale Hazırlama, Tez Hazırlama, Essay Hazırlama, Çeviri Hazırlama, Analiz Hazırlama, Sunum Hazırlama, Rapor Hazırlama, Çizim Hazırlama, Video Hazırlama, Reaction Paper Hazırlama, Review Paper Hazırlama, Proposal Hazırlama, Öneri Formu Hazırlama, Kod Hazırlama, Akademik Danışmanlık, Akademik Danışmanlık Merkezi, Ödev Danışmanlık, Proje Danışmanlık, Makale Danışmanlık, Tez Danışmanlık, Essay Danışmanlık, Çeviri Danışmanlık, Analiz Danışmanlık, Sunum Danışmanlık, Rapor Danışmanlık, Çizim Danışmanlık, Video Danışmanlık, Reaction Paper Danışmanlık, Review Paper Danışmanlık, Proposal Danışmanlık, Öneri Formu Danışmanlık, Kod Danışmanlık, Formasyon Danışmanlık, Tez Danışmanlık Ücreti, Ödev Yapımı, Proje Yapımı, Makale Yapımı, Tez Yapımı, Essay Yapımı, Essay Yazdırma, Essay Hazırlatma, Essay Hazırlama, Ödev Danışmanlığı, Ödev Yaptırma, Tez Yazdırma, Tez Merkezleri, İzmir Tez Merkezi, Ücretli Tez Danışmanlığı, Akademik Danışmanlık Muğla, Educase Danışmanlık, Proje Tez Danışmanlık, Tez Projesi Hazırlama, Tez Destek, İktisat ödev YAPTIRMA, Üniversite ödev yaptırma, Matlab ödev yaptırma, Parayla matlab ödevi yaptırma, Mühendislik ödev yaptırma, Makale YAZDIRMA siteleri, Parayla makale YAZDIRMA, Seo makale fiyatları, Sayfa başı yazı yazma ücreti, İngilizce makale yazdırma, Akademik makale YAZDIRMA, Makale Fiyatları 2022, Makale yazma, İşletme Ödev Yaptırma, Blog Yazdırma, Blog Yazdırmak İstiyorum

Kısıtlı MPC ve Kararlılık – Endüstride Model- Ödev Hazırlatma – Tez Yazdırma – Proje Yaptırma Fiyatları – Ödev Örnekleri – Ücretli Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Ücretleri

14 Mayıs 2022 Kararlılık analizi Kontrol Sistemleri Kararlılık Analizi Sistem kararlılığı nedir 0
TÜKETİCİ FAZLALIĞI NEYİ ÖLÇER? – Ekonomi Ödevleri – Ekonomi Ödev Hazırlatma – Ekonomi Alanında Tez Yazdırma – Ekonomi Ödev Yaptırma Fiyatları – Ekonomi Ödev Örnekleri – Ücretli Ekonomi Ödevi Yaptırma

Kısıtlı MPC ve Kararlılık

İyi bilinen Lineer Quadratic Gauss optimal kontrolör (LQG) gibi sonsuz ufuk optimal kontrolörlerinin uygulanması kolaydır ve oldukça genel varsayımlar altında doğrusal süreçler için kararlı bir kapalı döngü garanti eder. Bununla birlikte, sonsuz ufuk kontrolü problemleri ancak tüm süreç değişkenleri kısıtsız olduğunda da çözülebilir.

Sınırlı değişkenli süreçlerle sonsuz ufuk kullanmanın ana zorluğu, ilgili optimizasyon problemini çözmek için zorunlu olarak sonlu sayıda karar değişkeni olan sayısal yöntemlerin kullanılması gerektiği gerçeğinden de kaynaklanmaktadır.

Sonlu ufuk denetleyicilerinin kararlılık analizi, özellikle değişkenler doğrusal olmayan bir kontrol yasasına yol açacak şekilde kısıtlanmışsa, çok daha zor bir iştir. Ayrıca, sorunu daha da zorlaştıran kontrol yasasının açık bir işlevsel tanımı da bulunamamıştır.

Son birkaç yılda bu alanda bir atılım yapıldı. Morari’nin belirttiği gibi, “son çalışmalar bu teknik ve bir dereceye kadar psikolojik engeli kaldırdı (insanlar denemedi bile) ve bu temel sorunun uzantılarını yeni araçlarla ele almak için geniş kapsamlı çabalar başlattı”.

Yeni yaklaşımların temel fikri, eğer uygun bir çözüm varsa, sonsuz ufuk maliyet fonksiyonlarının monoton olarak azalan gösterilebileceği ve böylece istikrarı garanti eden bir Lyapunov fonksiyonu olarak yorumlanabileceğidir.

Sonsuz maliyet ufku kontrol problemine sayısal bir çözüm bulmak için karar değişkenlerinin sayısı sonlu olmalıdır.

Bunun için iki temel yaklaşım kullanılmıştır: birincisinde amaç fonksiyonunun iki bölümden oluştuğu düşünülmüştür; biri sonlu ufuklu ve kısıtlı, diğeri sonsuz ufuklu ve kısıtsız. İkinci yaklaşım esasen eşdeğerdir ve uç durum kısıtlamalarını dayatmaktan ve sonlu bir kontrol ufku kullanmaktan oluşur.

İlk tür yaklaşım, açıklanan süreçler için asimptotik kararlılık gösteren Rawlings ve Muske tarafından elde edilen aşağıdaki sonuçları doğurmuştur. r kararsız modları ve Nu ::::: r ile stabilize edilebilir çiftler (M, N) için, yukarıda belirtilen minimizasyon problemi uygulanabilir.

Ana fikir, eğer minimizasyon problemi t örnekleme zamanında mümkünse, o zaman sonludur ve it+! :S it +x(qRx(t) +u(qSu(t) Maliyet fonksiyonu daha sonra monoton olarak azalan bir Lyapunov fonksiyonu olarak yorumlanabilir ve bu nedenle asimptotik kararlılık garanti edilir. t + 1’deki problemin de mümkün olduğuna dikkat edin. (harici bozulmalar olmadan gürültüsüz durum için).

Ayrıca amaç fonksiyonunun sonsuz ve kısıtsız kısmının bir Riccatti denklemi ile çözülebileceğini ve duruma bağlı bir maliyet fonksiyonunun elde edilebileceğini unutmayın. Bu maliyet fonksiyonu, sayısal yöntemlerle çözülen sonlu ufuk optimizasyon probleminde tanıtılmıştır.


Kontrol Sistemleri Kararlılık Analizi
Kararlılık nedir
Sistem kararlılığı nedir
Kararlılık Nedir Kimya
Routh Hurwitz kararlılık kriteri
Kararlılık analizi
Lyapunov kararlılık analizi
Kararlılık Analizi nedir


İkinci tip yaklaşım, Clarke ve Scattolini CRHPc’nin ardından GPC bağlamında geliştirilmiştir. Ana fikir, durum terminal kısıtlamalarını dayatmak veya girdi-çıktı bağlamında, maliyetlendirme ufkundan sonra yeterince geniş bir Tn ufku boyunca tahmin edilen çıktıyı tam olarak referansı takip etmeye zorlamaktır.

Kısıtlanmamış durum için CRHPC için kararlılık sonuçları elde edilmiştir. Scokaert ve Clarke, kısıtlamaların varlığında CRHPC stabilite özelliğini gösterdi.

Temel fikir, eğer uygun bir çözüm bulunursa ve yerleşme ufku Ny, çıktı değişkenlerinin geçici olayını kapsayacak kadar büyükse, maliyet fonksiyonunun monoton olarak azalmasıdır (dış rahatsızlıklar yoksa ve süreç gürültüsüz ise) ve istikrarı garanti edecek bir Lyapunov fonksiyonu olarak dayorumlanabilir.

Bir sonraki iterasyonda problemin uygulanabilir olacağı da gösterilebilir. Kısıtlı SGPC için kararlılık sonuçları, belirli sayıda (N) örnekleme döneminden sonra sabit bir w* değeri alan herhangi bir w(t) referansı için, eğer kısıtlı SGPC yeterince büyük değerler için uygunsa, Rossiter ve Kouvaritakis tarafından da elde edilmiştir. ufukların (N’ye bağlı olarak), kapalı döngü kararlı olacak ve çıktı asimptotik olarak da gidecektir.

Tüm kararlılık sonuçları, kontrol yasasının uygulanabilirliğini gerektirir. Eğer uygun bir çözüm bulunamazsa, her zaman kısıtsız çözüm kullanılabilir ve manipüle edilen değişken sınırlara klipslenebilir, ancak bu çalışma şekli kapalı döngünün (nominal tesis için) stabilitesini de garanti etmez.

Giriş kısıtlamalarının her zaman kontrol sinyallerini doyurarak karşılanabileceğini unutmayın, ancak bu, uygulanamazlığın gerçek nedeni olan çıktı veya durum kısıtlamaları için geçerli değildir. Literatürde uygulanamazlığın üstesinden gelmek için bazı önerilerde bulunulmuştur.

Rawlings ve Muske, sorunu mümkün kılmak için sonsuz ufkun ilk kısmında durum kısıtlamalarının kaldırılmasını önerdi. Zheng ve Morari, fizibiliteyi sağlamak için durum üzerindeki katı kısıtlamaların (Hx(i) ~ h) yumuşak kısıtlamalarla (Hx(i) ~ h + E ile E ~ 0) değiştirilmesini önerdiler ve maliyet fonksiyonuna sırasıyla EtQE terimini eklediler. kısıtlama ihlalini cezalandırmak ve böylece daha iyi bir performans elde etmeyi de sağlar.

Ayrıca, Nu yeterince büyük olarak seçilirse, herhangi bir stabilize edilebilir sistemin MPC tarafından yumuşak kısıtlamalar ve durum geri beslemesi ile asimptotik olarak stabilize edilebileceğini ve ayrıca herhangi bir açık döngü kararlı sistemi çıkış geri beslemesi (bir gözlemci tarafından hesaplanan durum vektörü) ile stabilize ettiğini de gösterdiler.

Muske ve diğerleri, ilk aşamalarda durum kısıtlamalarını zorlamayan çıktı geri beslemeli bir sonsuz ufuklu MPC’nin, açık döngü kararlı sistemleri kontrol ederken kararlı bir kapalı döngü ürettiğini ve aynı zamanda, ilk süreç ve gözlemci durumlarının olması koşuluyla kararsız süreçleri de stabilize ettiğini göstermiştir. Bunlar, uygulanabilir bölge içindedir.

Scokaert ve Clarke, uygun çözümler bulunmadığında kısıtlamaları ortadan kaldırmanın bir yolunu önerdiler. Fikirleri, uygun bir çözüm bulunana kadar alt kısıtlama ufkunu da arttırmaktır.

Ayrıca, kısıtlamaları ortadan kaldırmanın başka bir olası yolunun, bir uçta kritik olanlar ve diğer uçta daha az önemli olan hiyerarşik bir şekilde organize edilmesini sağlamak olduğunu öne sürüyorlar. Bu sıralama, uygun bir çözüm bulunmadığında kısıtlamaları kaldırmak için de kullanılabilir.

 

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak.