Model Öngörülü Kontrol Sistemlerinde Adaptif Kontrol Vektör Parametrizasyonu Ve Hareket Bloklama

Abstract

Bu tezde gelişmiş bir proses kontrol algoritması olan model öngörülü kontrol (model predictive control) sistemleri incelenmiş ve kontrol yönteminin gerçek zamanlı (real time) sistemlere uygulanabilmesi için gerekli olan hesaplama süresinin azaltılmasına yönelik yöntemler araştırılmıştır. Bu hesaplama süresinin azaltılmasında kullanılan hareket bloklama (move blocking) ve adaptasyon yöntemleri konusunda literatür araştırması yapılmış ve bu yöntemler karşılaştırılmıştır. Dinamik optimizasyon problemlerinde hesaplama süresini düşürmek için karar değişkeni sayısını azaltan hareket bloklama ve adaptasyon çalışmaları yapıldığı tespit edilmiştir. Bu yüksek lisans tezinde, model öngörülü kontrol sistemleri için hesaplama süresini azaltmak için kullanılan adaptasyon ve hareket bloklama yöntemleri yapılan literatür araştırması sonucunda karşılaştırılmıştır ve belirlenen stratejilerin performansları ölçülmüştür. Literatürde performansları karşılaştırılan önemli hareket bloklama stratejilerin yanı sıra, yeni bir yöntem olarak yapı bloklama (structure blocking) stratejisi tezin amacına uygun olarak önerilmiştir. Yapı bloklama stratejisinde dinamik optimizasyon problemi adaptasyon yöntemi yardımı ile çözülmüştür. Sonuç olarak performans analizinde uygulanan stratejiler karar değişkenlerini azaltarak hesaplama süresinin azaltılabildiğini göstermiştir. Model öngörülü kontrol algoritmasında hesaplama süresini azaltan stratejilerin performans analizi için uygulanan iki senaryoda da sistemin davranışını göz önüne alarak uygulanan stratejiler iyi sonuç vermişlerdir. Hareket eden pencere bloklama stratejisini uygulayan stratejilerden de iyi sonuçlar elde edilmiştir. Ayrıca yapı bloklama stratejisinin performansı diğer stratejilerle karşılaştırıldığında daha iyi sonuçlar vermiştir. Özetle bu yüksek lisans tezinde, hareket bloklama ve adaptasyon yöntemlerinin literatür araştırmasının yanı sıra optimal kontrol yörüngesinin sisteme uygulanıp uygulanamayacağı araştırılmış ve uygun görülen stratejiler uygulamaya geçirilerek performans analizleri yapılmıştır.

For the real time implementation of model-predictive control, the computational time to solve the optimal control problem is critical. All the calculations must be finished or terminated within the sampling time of MPC. In order to reduce the computational time, the number of decision variables for the control inputs can be reduced. To this end, adaptation and move blocking strategies can be applied. In this thesis, well-established move blocking strategies for model predictive control are compared with wavelet-based adaptation techniques. All strategies have in common that they strive to reduce the number of decision variables on the MPC horizon. While move-blocking techniques are purely heuristic, adaptation techniques allow for an (almost) optimal discretization of the controls. However, the (almost) optimal discretization of the control move via adaptation techniques may be too fine to actually implement it on actuators and infeasibilities may arise when a coarser and non-optimal grid must be realized. Different techniques to circumvent this problem are investigated. In addition, a new move blocking strategy Structure Blocking is suggested which considers the dynamics of system and uses move window blocking strategy. Consequently, the performance analysis has shown that the computational time could be reduced by reducing the number of degrees of freedom with a little sacrificing the objective value. Furthermore, when the system s transient behavior has to be considered with reference trajectory tracking rather than set-point tracking, better results are obtained by using the dynamics of the system and shifting the blocking map of the system.