MODEL TABANLI ÖNGÖRÜ – Endüstride Model- Ödev Hazırlatma – Tez Yazdırma – Proje Yaptırma Fiyatları – Ödev Örnekleri – Ücretli Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Ücretleri
MODEL TABANLI ÖNGÖRÜ
Bu bölüm, farklı uygulamalarda kullanılan çeşitli alternatifleri göstererek, tüm Model Tabanlı Öngörülü denetleyicilerde ortak olan öğeleri açıklar. En popüler yöntemlerden bazıları, en göze çarpan özelliklerini göstermek için daha sonra gözden geçirilecektir. Sonlu Darbe Metodu ve Genelleştirilmiş Öngörülü Kontrol ve bunun yakın türevleri, uygulanabilme yollarını göstererek daha ayrıntılı olarak ele alınacaktır.
MPC Elemanları
Tüm MPC algoritmaları ortak öğelere sahiptir ve bu öğelerin her biri için farklı seçenekler seçilerek farklı algoritmalar ortaya çıkar.
Bu unsurlar şunlardır:
• Tahmin Modeli
• Amaç fonksiyonu
• Kontrol yasasını elde etmek
Tahmin Modeli
Model, MPC’nin köşe taşıdır; Tam bir tasarım, süreç dinamiklerini tam olarak yakalayacak kadar eksiksiz olmalı ve aynı zamanda tahminlerin hesaplanmasına ve aynı zamanda sezgisel ve izin vermesine izin verme yeteneğine sahip olması gereken mümkün olan en iyi modeli elde etmek için gerekli mekanizmaları içermelidir.
Proses modelinin kullanımı, gelecekteki fj(t + kit) anlarında tahmin edilen çıktının hesaplanması gerekliliği ile belirlenir. MPC’nin farklı stratejileri, çıktılar ve ölçülebilir girdiler arasındaki ilişkiyi temsil etmek için çeşitli modeller kullanabilir; bunlardan bazıları manipüle edilmiş değişkenler ve diğerleri, ileriye dönük eylemle telafi edilebilecek ölçülebilir rahatsızlıklar olarak kabul edilebilir.
Ölçülemeyen girdilerin, gürültünün ve model hatalarının etkisi de dahil olmak üzere, süreç modeli tarafından yansıtılmayan davranışı tanımlamak için bir bozulma modeli de dikkate alınabilir. Model iki kısma ayrılabilir: gerçek süreç modeli ve bozulmalar modeli. Tahmin için her iki kısım da gereklidir.
İşlem Modeli
Pratik olarak, bir işlemi modellemenin mümkün olan her biçimi, belirli bir MPC formülasyonunda görünür, aşağıdakiler en yaygın olarak kullanılır:
• Dürtü yanıtı. Ağırlıklandırma dizisi veya evrişim modeli olarak da bilinir, MAC’de ve GPC ve EPSAC’de özel bir durum olarak görünür. Çıktı, denklem tarafından girdi ile ilgilidir.
Nerede H; süreç, örnekleme periyodu olarak eşit genlikteki üniter bir darbe ile uyarıldığında örneklenen çıktıdır. Bu toplam kesilir ve yalnızca N değerleri dikkate alınır (böylece entegratörler olmadan yalnızca kararlı süreçler temsil edilebilir), sahip.
Bu yöntem endüstriyel uygulamada yaygın olarak kabul edilmektedir çünkü çok sezgiseldir ve belirli bir olgunun belirli bir çıktı üzerindeki etkisini açıkça yansıtır. İşlem çok değişkenliyse, farklı çıktıların M girdilerinin etkisini aşağıdaki şekilde yansıtacağını unutmayın.
Bu yöntemin büyük bir avantajı, süreç hakkında önceden herhangi bir bilgiye ihtiyaç duyulmaması, böylece tanımlama sürecinin basitleştirilmesi ve aynı zamanda minimum olmayan faz veya gecikmeler gibi karmaşık dinamiklerin kolaylıkla tanımlanmasına izin vermesidir.
Model Predictive Control nedir
Model Öngörülü Kontrol Ders Notları
Zaman serisi Nedir
Zaman serisi Analizi örnekleri
Kesit verisi nedir
Zaman serisi örnekleri
Zaman serileri analizi yöntemleri
Zaman serisi Bileşenleri
• Adım yanıtı. DMC ve türevleri tarafından kullanıldığında, giriş sinyalinin artık bir adım olması dışında öncekine çok benzer. Kararlı sistemler için, kesilmiş yanıt ile verilir.
• Aktarma işlevi. Diğerleri arasında GPC/ upc/ EPSAC, EHAC/ MUSMAR veya MUHAC tarafından kullanılır, çıktının verilmesi için G = B / A transfer fonksiyonu kavramını kullanır.
Bu gösterim aynı zamanda kararsız süreçler için de geçerlidir ve sadece birkaç parametreye ihtiyaç duyma avantajına sahiptir, ancak özellikle A ve B polinomlarının mertebesi olmak üzere sürecin önsel bilgisi temel olmasına rağmen geçerlidir.
• Durum uzayı. Örneğin PFC’de kullanıldığında, aşağıdaki gösterime sahiptir. Çok değişkenli süreçler için basit bir şekilde kullanılabilmesi avantajına sahiptir.
Bazen seçilen durum temelinin fiziksel bir anlamı olmamasına rağmen, kontrol basit olarak durum vektörünün geribeslemesidir. Hesaplamalar, durumlara erişilemiyorsa, bir gözlemcinin dahil edilmesinin ek bir gerekliliği ile karmaşık olabilir.
• Diğerleri. Doğrusal olmayan modeller de süreci temsil etmek için kullanılabilir, ancak kullanımlarındaki problem, optimizasyon probleminin daha karmaşık olmasına neden olmalarından kaynaklanmaktadır. Sinir ağları ve bulanık mantık, bazı uygulamalarda kullanılan diğer temsil biçimleridir.
Rahatsızlık Modeli
Bozulmaları temsil etmek için kullanılan modelin seçimi, süreç modelinin seçimi kadar önemlidir. Yaygın olarak kullanılan bir model, bozulmaların, yani ölçülen çıktı ile model tarafından hesaplanan arasındaki farkların verildiği Kontrollü Otomatik Gerilemeli ve Entegre Hareketli Ortalama’dır (CARIMA).
D(Z-l) polinomunun açıkça entegratörü içerdiği durumlarda. =1 – z-l, e(t) sıfır ortalamalı bir beyaz gürültüdür ve polinom C’nin normalde bire eşit olduğu kabul edilir.
Bu model, rastgele anlarda meydana gelen rastgele değişiklikler (örneğin, malzemenin kalitesindeki değişiklikler) ve “Brown hareketi” (enerji dengesi olan işlemlerde) olmak üzere iki tür bozulma için uygun kabul edilir ve doğrudan GPC, EPSAC’de kullanılır. , EHAC ve UPC ve diğer yöntemlerde küçük değişikliklerle. Bir entegratör dahil edilerek ofsetsiz bir sabit durum kontrolünün elde edildiğine dikkat edin.
Amaç Fonksiyonu
Çeşitli MPC algoritmaları, kontrol yasasını elde etmek için farklı maliyet fonksiyonları önerir. Genel amaç, dikkate alınan ufuktaki gelecekteki çıktının (y) belirlenmiş bir referans sinyalini (w) takip etmesi ve aynı zamanda bunu yapmak için gerekli kontrol çabasının (6u) cezalandırılmasıdır.
Bazı yöntemlerde, kontrol çabasını dikkate alan ikinci terim dikkate alınmazken, diğerlerinde (upc) kontrol sinyalinin değerleri (artışları değil) de doğrudan görünür. Maliyet fonksiyonunda düşünmek mümkündür.
• Parametreler: N1 ve Nz, minimum ve maksimum maliyet ufuklarıdır ve Nu, daha sonra görüleceği gibi, mutlaka maksimum ufukla çakışması gerekmeyen kontrol ufkudur. N1 ve Nz’nin anlamı oldukça sezgiseldir. Çıktının referansı takip etmesinin istendiği anların sınırlarını işaretlerler.
Bu nedenle/ eğer yüksek bir N1 değeri alınırsa, bunun nedeni, sürecin düzgün bir yanıt vermesine neden olacak ilk anlarda hataların olup olmamasının önemli olmamasıdır. Ölü zaman d olan işlemlerde, çıktının t + d anına kadar gelişmeye başlamaması nedeniyle N1’in belirtilen değerden daha az olması için hiçbir neden olmadığına dikkat edin.
Ayrıca, süreç minimum olmayan faz ise, bu parametre, ters yanıtın ilk anlarının amaç fonksiyonundan çıkarılmasına izin verecektir. 8(j) ve A(j) katsayıları, gelecekteki davranışı dikkate alan dizilerdir, genellikle sabit değerler veya üstel diziler dikkate alınır. Örneğin, kullanılarak ufuk boyunca 8(j)’lik bir üstel ağırlık elde etmek mümkündür.
Kesit verisi nedir Model Öngörülü Kontrol Ders Notları Model Predictive Control nedir Zaman serileri analizi yöntemleri Zaman serisi analizi örnekleri Zaman serisi Bileşenleri Zaman serisi Nedir Zaman serisi örnekleri