Model Tahmini – Endüstride Model- Ödev Hazırlatma – Tez Yazdırma – Proje Yaptırma Fiyatları – Ödev Örnekleri – Ücretli Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Ücretleri
Model Tahmini
1970’lerin sonundan itibaren, endüstride MPC’ye yeni başlayan bir ilgiyi gösteren çeşitli makaleler, özellikle Richalet Model Tahmini Sezgisel Kontrol (MPHC) (daha sonra Model Algoritmik Kontrol (MAC) olarak bilinir ve Cutler ve Ramakter’ın Dinamik Matris Kontrollü (DMC) yayınları sunan yayınlar yer aldı.
Çıkışta gelecekteki kontrol eylemlerinin etkisini tahmin etmek için her iki algoritmada da (birincisinde dürtü yanıtı ve ikincisinde adım yanıtı) dinamik bir süreç modeli açıkça kullanılır; bunlar, operasyonel kısıtlamalara tabi olarak tahmin edilen hatanın en aza indirilmesiyle belirlenir.
Optimizasyon, süreç hakkında güncel bilgilerle her örnekleme döneminde tekrarlanır. Bu formülasyonlar buluşsal ve algoritmikti ve o sırada dijital bilgisayarların artan potansiyelinden yararlanıyordu.
Bu kontrolörler, minimum zaman optimal kontrol problemi ve doğrusal programlama ile yakından ilgiliydi. MPC’nin temel fikirlerinden biri olan uzaklaşan ufuk ilkesi, 1963’te Propoi tarafından yetmişli yıllarda yoğun olarak ele alınan “açık döngü optimal geri besleme” çerçevesinde önerilmiştir.
MPC, algoritmanın basitliği ve durum uzayındaki veya girdi-çıktı alanındaki formülasyonlardan çok daha fazla parametreye sahip olmasına rağmen genellikle normal olan dürtü veya adım yanıt modelinin kullanımı nedeniyle özellikle kimyasal işlem endüstrilerinde hızla popüler hale geldi. daha sezgisel olduğu ve tanımlanması için daha az a priori bilgi gerektirdiği için tercih edilir.
Seksenlerde petrokimya sektöründeki uygulamasının tam bir raporu burada bulunabilir. Bu uygulamaların çoğu kısıtlamalar dahil çok değişkenli sistemler üzerinde gerçekleştirilmiştir. Bu başarıya rağmen, bu formülasyonlar, kararlılık ve sağlamlık sonuçları sağlayan resmi teorilerden yoksundu; aslında, sonlu-ufuk vakasını çok özel durumlar dışında analiz etmek çok zor görünüyordu.
Başka bir çalışma alanı, bağımsız olarak uyarlanabilir kontrol fikirleri etrafında ortaya çıktı ve esas olarak girdi/çıktı modelleriyle formüle edilen tek değişkenli süreçler için stratejiler geliştirdi.
En son tahmin edilen değerler için, belirli bir kontrol ufkunda (sonlu veya asimptotik olarak sonsuz) ikinci dereceden bir kriterin beklenen değerini veya Ydstie’nin Genişletilmiş Ufuk Uyarlamalı Kontrolünü en aza indirmek üzere tasarlanan Peterka’nın Tahmin Tabanlı Kendinden Ayarlı Kontrolü buraya dahil edilebilir.
Bu yöntem, süreç gecikmesinden sonraki bir zaman periyodunda gelecekteki çıktıyı (Diophantine denklemi ile hesaplanan) referansa yakın tutmaya çalışır ve farklı stratejilere izin verir. Genişletilmiş Tahmin Kendinden Uyarlamalı Kontrol (EPSAC), De Keyser ve ark. bir Diophantine denklemini çözmek yerine optimal olmayan bir tahmin edici kullanırken mevcut andan başlayarak sabit bir kontrol sinyali önerir.
Regresyon modelleri
Basit regresyon modeli
Hata terimi formülü
En Küçük Kareler yöntemi
Regresyon formülü
Regresyon analizi
Basit regresyon analizi örnek
Regresyon modeli kurma
Clarke ve diğerleri tarafından geliştirilen Genelleştirilmiş Öngörülü Kontrol (GPc). 1987’de de bu bağlamda karşımıza çıkıyor. Bu, Genelleştirilmiş Minimum Varyans’tan (GMV) gelen fikirleri kullanır ve şu anda belki de en popüler yöntemdir ve sonraki bölümlerde ayrıntılı çalışmanın konusu olacaktır.
Aynı ortak fikirlere dayalı çok sayıda tahmine dayalı kontrolör formülasyonu vardır ve bunlar arasında şunlar yer alabilir: Çok Adımlı Çok Değişkenli Uyarlanabilir Kontrol (MUSMAR), Çok Tahminli Uzaklaşan Ufuk Uyarlamalı Kontrol (MURHAC), Öngörücü Fonksiyonel Kontrol (PFC) veya Birleşik Öngörülü Kontrolü vardır.
MPC, durum uzayı bağlamında da formüle edilmiştir. Bu sadece durum uzayı teorisinin iyi bilinen teoremlerinin kullanımına izin vermekle kalmaz, aynı zamanda ölçülen değişkenlerdeki stokastik bozulmalar ve gürültü gibi daha karmaşık durumlara genellemelerini de kolaylaştırır.
Adım yanıt modelini genişleterek ve bilinen durum tahmin tekniklerini kullanarak, entegratörlü süreçler de ele alınabilir. Stokastik optimal kontrolden kaynaklanan durum tahmin teknikleri, ek komplikasyonlar eklemeden tahminler için kullanılabilir.
Bu bakış açısı, kararlılık ve sağlamlık için basit ayar kurallarına yol açar: MPC denetleyicisi, bir durum gözlemcisine dayalı bir dengeleyici olarak yorumlanabilir ve kararlılığı, performansı ve sağlamlığı, gözlemcinin kutupları tarafından belirlenir (ki bu, doğrudan ayarlanabilir parametrelerle sabitlenir) ve regülatörün kutupları (ufuklar, ağırlıklar vb. tarafından belirlenir).
Gauss ikinci dereceden optimal lineer teori açısından tüm MPC algoritmalarının (özellikle GPc’nin) doğal özelliklerinin bir analizi Bitmead ve diğerleri tarafından kitapta bulunabilir.
epe üzerine yapılan ilk çalışmalar, durum-uzay ilişkilerini kullanan bazı belirli kararlılık teoremlerini kanıtlamış ve sağlamlık iyileştirmesi üzerindeki filtre polinomlarının etkisini incelemiş olsa da, sonlu ufuk gerileyen kontrolörler için genel kararlılık sonuçlarının orijinal eksikliği bir dezavantaj olarak kabul edildi.
Bu nedenle, doksanlı yıllarda garantili stabiliteye sahip yeni tahmine dayalı kontrol yöntemleri üzerinde yeni bir çalışma dizisi ortaya çıktı. İki yöntem: CRHPC (Clarke ve Scattolini) ve SIORHC bağımsız olarak geliştirildi ve sonlu bir ufuktan sonra çıktıya son nokta eşitlik kısıtlamaları getirilerek kararlı oldukları kanıtlandı.
Aynı hedefi akılda tutarak, Kouvaritakis ve ark. amaç fonksiyonunun en aza indirilmesinden önce süreci stabilize ederek kapalı döngü stabilitesini garanti eden bir formülasyon olan kararlı GPC’yi sundu.
Son zamanlarda, üstesinden gelinmesi çok zor görünen bir problem olan kısıtlı uzaklaşan ufuk kontrolörlerinin kararlılığı için çok etkileyici sonuçlar elde edildi. Campo ve Morari ve Allwright tarafından sağlam kontrol tasarımı yaklaşımları kullanılarak da yeni sonuçlar elde edilmiştir.
Ana fikir, süreç hakkındaki belirsizlikleri açık bir şekilde hesaba katmak ve belirsizliklerin en kötü durumu için amaç fonksiyonunu optimize etmek için MPC’yi tasarlamaktır. Bu zorlu sonuçlar, MPC’nin hem akademik dünyada hem de kontrol pratisyenleri topluluğu içinde daha da büyük bir yaygınlık kazanacağını düşünmeyi de sağlar.
Bu bağlamda, önde gelen dağıtılmış kontrol ekipmanı üreticilerinden biri olan Honeywell, Robust Multivariable Predictive Control’ü (RMPCTM) TDC 3000 kontrol sistemine dahil etti ve bunun teknolojide birçok atılım içerdiğini de duyurdu.
Basit regresyon analizi örnek Basit regresyon modeli En Küçük Kareler yöntemi Hata terimi formülü Regresyon Analizi Regresyon formülü Regresyon modeli kurma Regresyon modelleri