Formulações explícitas para controladores preditivos generalizados: uma abordagem multiparamétrica

Generalized Predictive Control (GPC) is one of the most traditional and popular Modelbased Predictive Control (MPC) techniques in industry and academia and has been applied over decades in several systems to improve the control performance. This type of controller uses process model information to...

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Detalles Bibliográficos
Autor principal: Fonseca, Daniel Guerra Vale da
Otros Autores: Maitelli, André Laurindo
Formato: doctoralThesis
Lenguaje:pt_BR
Publicado: Universidade Federal do Rio Grande do Norte
Materias:
Controlador preditivo generalizado
Programação multiparamétrica
GPC explícito multiparamétrico
Sistemas híbridos
GPC híbrido multiparamétrico
Acceso en línea:https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/30108
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Formulações explícitas para controladores preditivos generalizados: uma abordagem multiparamétrica
description Generalized Predictive Control (GPC) is one of the most traditional and popular Modelbased Predictive Control (MPC) techniques in industry and academia and has been applied over decades in several systems to improve the control performance. This type of controller uses process model information to predict future system behavior. In addition, GPC can deal directly with both MIMO systems and process constraints. However, when considering the constraint set, the controller needs to solve a Quadratic Programming (QP) (or a Linear Programming – LP) in real time, which can be prohibitive in certain cases, such as for embedded systems. This work uses multiparametric programming (mp) to generate an Explicit Piece-wise Affine (PWA) control law for GPC (mp-GPC) which holds the same control performance without the need to keep solving the optimization problem at each sample time. Hence, initially, the proposed formulation is compared with GPC based on online QP. The results show that the performance is maintained, reducing the computational time to calculate the control action. Then, a new format is proposed, which differs from the last one by the number of parameters needed in the mp formulation. Both propositions are applied in three different situations: a MIMO system, a process with input-output delays and a underactuated system. A comparison is made by checking the computational time spent to calculate the control signal, as well as the time required for mp resolution. Finally, studies involving a Hybrid Multiparametric GPC formulation were done , which makes use of the resolution of a multiparametric Mixed-Integer Linear Programming (mp-MILP). A nonlinear valve is used as a case study, in which its nonlinear characteristics are treated as a set of inequalities for the optimization problem, in order to minimize its effects.
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However, when considering the constraint set, the controller needs to solve a Quadratic Programming (QP) (or a Linear Programming – LP) in real time, which can be prohibitive in certain cases, such as for embedded systems. This work uses multiparametric programming (mp) to generate an Explicit Piece-wise Affine (PWA) control law for GPC (mp-GPC) which holds the same control performance without the need to keep solving the optimization problem at each sample time. Hence, initially, the proposed formulation is compared with GPC based on online QP. The results show that the performance is maintained, reducing the computational time to calculate the control action. Then, a new format is proposed, which differs from the last one by the number of parameters needed in the mp formulation. Both propositions are applied in three different situations: a MIMO system, a process with input-output delays and a underactuated system. A comparison is made by checking the computational time spent to calculate the control signal, as well as the time required for mp resolution. Finally, studies involving a Hybrid Multiparametric GPC formulation were done , which makes use of the resolution of a multiparametric Mixed-Integer Linear Programming (mp-MILP). A nonlinear valve is used as a case study, in which its nonlinear characteristics are treated as a set of inequalities for the optimization problem, in order to minimize its effects. O Controle Preditivo Generalizado (GPC) é uma das técnicas de Controle Preditivo baseado em Modelo (MPC) mais tradicionais e populares da indústria e do meio acadêmico, sendo aplicado, ao longo de décadas, em vários sistemas para melhorar o desempenho do controle. Esse tipo de controlador utiliza informações do modelo do processo para predizer o comportamento futuro do sistema. Além disso, o GPC consegue lidar de forma direta tanto com sistemas MIMO, quanto com as restrições presentes nos processos. Entretanto, ao considerar o conjunto de restrições, o controlador precisa resolver, em tempo de execução, um problema de otimização quadrático (QP) (ou linear – LP), o que pode ser inviável em certos casos, como para sistemas embarcados. Dessa forma, este trabalho faz uso da programação multiparamétrica (mp) para gerar uma lei de controle explícita do tipo Afim por Partes (PWA) para o GPC (mp-GPC), capaz de manter o desempenho de controle sem a necessidade recorrente da resolução de um problema de otimização. Inicialmente, essa proposta é comparada diretamente com o GPC tradicional com restrições. Os resultados mostram que o desempenho se mantém, com redução do tempo computacional para o cálculo da ação de controle. Em seguida, um novo formato é proposto, com o objetivo de diminuir a quantidade de parâmetros usados na formulação anterior. Ambas as proposições são aplicadas em diferentes situações: em sistemas multivariáveis, sem e com a presença de atraso de transporte, e em um sistema subatuado. Em todos os casos, o tempo computacional gasto para o cálculo do sinal de controle é analisado, assim como do tempo necessário para a resolução da programação multiparamétrica. Por fim, foram realizados estudos envolvendo uma formulação GPC Multiparamétrica Híbrida, que faz uso da resolução de um problema de programação Linear Inteira Mista multiparamétrica (mp-MILP). Uma válvula não linear é utilizada como estudo de caso, em que suas características não lineares são transformadas em um conjunto de desigualdades para o problema de otimização, com o objetivo de minimizar os seus efeitos. Os resultados são satisfatórios, apresentando um controle, em alguns momentos, com redução dos efeitos da não linearidade. 2020-09-18T18:05:05Z 2020-09-18T18:05:05Z 2019-10-30 doctoralThesis FONSECA, Daniel Guerra Vale da. Formulações explícitas para controladores preditivos generalizados: uma abordagem multiparamétrica. 2019. 125f. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica e de Computação) - Centro de Tecnologia, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2019. https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/30108 pt_BR Acesso Aberto application/pdf Universidade Federal do Rio Grande do Norte Brasil UFRN PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA ELÉTRICA E DE COMPUTAÇÃO

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