来自系列:了解模型预测控制
Mathworks Melda Ulusoy
了解使用模型预测控制(MPC)的好处。MPC使用系统的模型来预测其未来的行为,并解决了选择最佳控制操作的优化问题。
MPC可以处理在其输入和输出之间的相互作用的多输入多输出(MIMO)系统。由于这些互动,使用传统控制器(如PID)设计MIMO系统往往挑战。但是,MPC可以同时控制所有输出,同时考虑到输入输出交互。
MPC还可以处理约束。约束是重要的,因为违反它们可能会导致不期望的后果。MPC具有预览功能(类似于前馈控制)。如果提前已知设定点变化,则控制器可以更好地对这些更改作出更好并提高其性能。
自20世纪80年代以来,工程师自20世纪80年代以来在工艺行业中使用了MPC控制器。随着微处理器的计算能力越来越多,其使用已经扩展到许多其他领域,包括汽车和航空航天行业。
你有没有注意到控制工程师真的喜欢3个字母的首字母缩略词?在本系列中,我们将专注于MPC,这可能是一些工程师最受欢迎的控制。但它真正代表的是模型预测控制。在此视频中,我们将讨论您使用它的原因。但首先,让我们简要看看MPC背后的基本想法。MPC是一种反馈控制算法,它使用模型来对过程的未来输出进行预测。
这是一个类比解释我们的意思:说你开车,你的目标是让汽车保持车道内。您实现这一目标的决定与模型预测控制器的工作方式非常相似。您知道您的汽车的特点:根据您所采取的控制操作,它的速度有多快或转化多少。使用这款车型,您可以在头脑中进行模拟。基于您选择的控制操作,这些可以让您预测您的未来轨迹。然后,选择最佳动作,使预测的轨迹尽可能靠近所需的轨迹。这是一个简单的榜样,可以为您提供一般的想法,但在下一个视频中,我们将有更详细的讨论MPC如何工作。
以下是您想要使用模型预测控制的原因之一。MPC可以处理可能在其输入和输出之间具有相互作用的多输入多输出系统。例如,在该MIMO系统中,第二输出的变化也会影响第一输出。如果我们要使用PID控制器,设计它们将是具有挑战性的,因为两个控制循环彼此独立运行,好像两种环之间没有相互作用。设计更大的系统将更具挑战性,因为它们需要调整太多的控制器收益。MPC的优点是它是一个多变量控制器,通过考虑系统变量之间的所有相互作用,同时控制输出。MPC的另一个强度是它可以处理约束。约束很重要,因为违反它们可能会导致不期望的后果。例如,驾驶时的一些安全限制是汽车必须遵守速度限制并维持与其他汽车的安全距离。由于汽车的物理限制,诸如加速的限制,也存在限制。 If this was an autonomous car controlled by MPC, the controller would track a desired trajectory while satisfying all these constraints.
MPC的另一个特征是其预览能力,其类似于前馈控制。让我们说自治车在弯曲的道路上旅行。如果控制器不知道在未来的角落外,则只能在沿着角落施加刹车。但是,如果汽车在前面有相机提供有关未来轨迹的信息,则控制器将提前了解即将到来的角落。所以,它可以刹车越早才能安全地留在车道上。MPC可以轻松地将来参考信息纳入控制问题以提高控制器性能。
自20世纪80年代以来,模型预测控制器已被用于过程行业。随着微处理器的计算能力的增加,它们的使用也蔓延到其他领域。这里列出了其中一些区域。
MPC具有所有这些优势,但要注意的是它需要一个强大的快速处理器,具有大的内存。并且原因是MPC在每次步骤解决了在线优化问题,我们将在下一个视频中更详细地讨论。
总之,MPC利用系统的模型来预测其未来的行为,并且它解决了在线优化算法,以选择将预测输出驱动到参考的最佳控制动作。它可以控制可能在输入和输出之间具有交互的多输入多输出系统。MPC可以处理约束,它具有预览功能。它也广泛应用于许多行业。在下一个视频中,我们将讨论模型预测控制器的工作原理。
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