モデル予测制御

実时间最适制御により制御系のさらなる高性能化を目指す

近年，制品やサービスの価値の追求が急速に进む中で，システムに求められる机能·性能は，高度化かつ复雑化の一途を辿っています。例えば，センサーデータに基づく状况把握や予测，あるいは，次の动き方を支援する行动计画や判断といった高度な技术の开発に向けた挑戦が活発に行われてきました。

これらを実现させるためにセンサー情报处理，データ解析，あるいは，人工知能などの分野における様々なアルゴリズムの适用が进められています。制御系の分野においても，厳しい性能要求，システムの复雑化，センサー数の増加といった流れの中で，今后ますます高度な制御技术の必要性が高まっています。

モデル予测制御の考え方

モデル予测制御（MPC：模型预测控制）は，各时刻で未来の応答を予测しながら最适化を行う制御手法です。

オンラインで高速に最适化问题を计算しながらフィードバック制御を行います。复雑な系に対して，より高性能な制御を実现することが期待されて幅広い产业分野で高い注目を集めています。

モデル予测制御は，実时间最适制御や滚动时域制御という呼ばれ方もされます。

键は「予测「と」最适化」

下図は，制御対象とモデル予测制御から构成されるフィードバック制御系のブロック线図を表しています。

フィードバック制御系のブロック线図

モデル予测制御の键となる技术は「予测」と「最适化」です。

モデル予测制御は，コントローラの内部に予测モデル（言い换えると，制御対象モデル）を持つことで，制御対象の现时刻からある有限区间に渡る未来の振る舞いを予测します。制御を行うためには，制御対象の动的な特性，つまり，ダイナミクスを适切に捉えて，モデルとして表现する必要があります。

予测モデルの代表例は，ステップ応答モデルやインパルス応答モデル，伝达关数モデル，あるいは，状态方程式などが挙げられるでしょう。

実际に制御を行うためには，予测した结果を利用し，制御対象に与える制御入力を决定しなければなりません。そこで，モデル予测制御では，各サンプリング时间で最适化问题を解くことにより制御入力を一意に决定します。

下図に示すように制御対象の出力をある目标値に追従させたい场合，现时刻から未来の予测区间において追従误差の面积を最小化するような制御入力の时系列を探索します。

モデル予测制御の仕组み

これはある种の最适化问题となるため，数値最适化のアルゴリズムを使用して，解を得ることができます。最终的に计算された时系列の一番目の要素を，実际の制御入力として制御対象に适用します。そして，次のサンプリング时间に移行し，再び最适化问题を解いて制御入力を决定する作业を逐次缲り返していきます。フィードバック制御となっているのは，各サンプリング时间において，毎回予测を行う际に，现时刻の状态量をセンサーから计测された値で补正するためです。すなわち，予测の初期値を毎回修正するということです。

モデル予测制御の利点

モデル予测制御は，制御系の性能を最大限に引き出す手段として期待されていますが，その背景には次のような利点が考えられます。

制约顺守物理·性能·安全などの制约を守りながら制御
协调上手多入出力系のような复雑な対象へ适用しやすい
最适性最适制御に実用的なフィードバック制御の补正效果
泛用性泛用的な手法ゆえ，幅広い応用先が考えられる

モデル予测制御の大きな特徴として，コントローラ自身が制约条件を考虑して制御を行ってくれる点が挙げられます。例えば，アクチュエータ出力可能な上下限リミットが决まっている场合，その范囲内で动作しながら制御を行います。これは予测しながら最适化问题を解くという性质上，制约条件を満たすような制御入力の探索が可能となるからです。また，入出力が多い复雑な制御系に対する拡张も容易です。例えば，化学プラントのような大规模な多入出力系や自动车におけるアクセル，ブレーキ，ステアリングの协调制御など，泛用的な制御手法であるため，様々な复雑なシステムへの応用が见込めます。

モデル予测制御の応用先

モデル予测制御は，1970年代后半に开発され，主に石油精制や化学プロセス等，プロセス制御系を中心に适用されてきました。近年の计算机（ハードウェア）の性能向上やアルゴリズム（ソフトウェア）の进化によって，自动车，航空机，产业机械，エネルギーマネジメントシステムなど，その适用范囲は広がりつつあります。

自动车业主

エンジン制御（EGR-VGT）

吸気侧に戻す排気ガス流量の制御とターボチャージャーによるブースト圧力の制御を同时に行います。これらを制御するために，EGR弁の开度とタービンハウジング内の排気ガス通路面积を操作する必要があります。ただし，弁开度や通路面积には物理的な上下限制约が存在するため，このような制约を考虑しながら制御を行わなくてはなりません。

ハイブリッド自动车

燃费の改善が一つの大きなテーマとなりますが，燃料消费量を抑制するように，エンジン，モーター/ジェネレータ，バッテリー等の各ユニット间でうまく协调させてエネルギーのやりとりを行うことが课题となります。

このようなエネルギーマネジメントの领域もモデル予测制御の适用先として検讨することができます。

先进运転支援システム（ADAS：先进的驾驶辅助系统）

开発が急速に进んでいる分野です。この领域においても，アダプティブクルーズコントロール（ACC）や障害物回避といった车両运动制御への适用が期待されています。

エネルギー·インフラ

家庭用エネルギーマネジメントシステム（HEMS：家庭能源管理系统）

一般的に家庭におけるエネルギーの流れは，様々な机器を介して行われます。太阳光発电，家电，家庭用/车载用蓄电池，系统连携インバータ，あるいは，给汤器など复数の要素が考えられます。また，エネルギーの形态も电気，热，ガスと様々です。このような机器间で复雑なエネルギーのやりとりを行いながら，いかに上手にエネルギーを発电し，蓄え，贤く使うかを自动化することがエネルギーマネジメントに强く求められます。

例えば，家庭における电気料金を抑制するという机能を実现する手段としてモデル予测制御が考えられます。発电电力や消费电力を24时间先まで予测し，电気料金を最小化するように蓄电池の充放电パターンを探索するというアプローチが考えられます。

また，売买电力や机器容量の制限，あるいは，逆潮流防止などは制约条件として扱うことができます。