Master’s thesis of Engineering: Continuous-time model predictive control

Continuous-time Model Predictive Control

Tác giả: Quan Truong

Lĩnh vực: Kỹ thuật Điều khiển

Nội dung tài liệu:

Luận án này khảo sát việc thiết kế và triển khai hệ thống điều khiển dự báo dựa trên mô hình thời gian liên tục, sử dụng đa thức Laguerre. Nghiên cứu mở rộng các phương pháp thiết kế đã đề xuất để bao gồm cả điều khiển dự báo gián đoạn và điều khiển dự báo phi tuyến. Trong điều khiển dự báo gián đoạn, các hàm Laguerre được áp dụng để mô tả quỹ đạo điều khiển giữa hai điểm lấy mẫu, nhằm tiết kiệm thời gian tính toán và tạo điều kiện triển khai trong các hệ thống động có tần số lấy mẫu cao. Đối với điều khiển dự báo phi tuyến, đa thức Laguerre được sử dụng để mô tả quỹ đạo tín hiệu điều khiển phi tuyến, cho phép áp dụng nguyên lý điều khiển theo tầm nhìn xa với các ràng buộc của hệ thống phi tuyến. Luận án cũng xem xét các phương pháp Lập trình Quy hoạch Bậc Hai (Quadratic Programming) và so sánh hiệu suất của chúng trong việc triển khai điều khiển dự báo. Cuối cùng, luận án trình bày kết quả mô phỏng điều khiển dự báo cho phương tiện tự hành dưới nước và bể chứa nước.

Mục lục chi tiết:

• Abstract
• Declaration
• Acknowledgements
• List of Figures
• List of Tables
• Table of Symbols
• 1 Introduction
• 1.1 Literature Review
• 1.1.1 Model Predictive Control
• 1.1.2 Nonlinear Model Predictive Control
• 1.1.3 Quadratic Programming
• 1.1.4 Intermittent Continuous-time Model Predictive Control
• 1.1.5 Autonomous Underwater Vehicle
• 1.2 Contributions
• 1.3 Thesis Outline
• 2 Model Predictive Control
• 2.1 Introduction
• 2.2 Design Principle
• 2.2.1 Orthonormal Expansion and Laguerre Functions
• 2.2.2 Prediction
• 2.2.3 Optimal Control Strategy
• 2.2.4 Unconstrained Solution
• 2.2.5 Constrained Solution
• 2.3 Case Study 1: Food Cooking Extruder Process
• 2.3.1 Investigation Procedure
• 2.3.2 Simulation Results
• 2.4 Case Study 2: Copolymerization Process
• 2.4.1 Copolymerization Process
• 2.4.2 Simulation Results
• 2.5 Summary
• 3 Review Quadratic Programming Methods
• 3.1 Introduction
• 3.2 Active Set Method
• 3.3 Primal Dual Interior Point Algorithm
• 3.4 Hildreth’s Quadratic Programming Procedure
• 3.5 Shor’s r-Algorithm
• 3.6 Case Studies
• 3.7 Summary
• 4 Intermittent Continuous-time MPC
• 4.1 Introduction
• 4.2 Intermittent Continuous-time Model Predictive Control
• 4.3 Design IMPC for Online Simulation
• 4.4 Case Studies: A Coupled Tanks Model
• 4.5 Simulation Studies
• 4.6 Simulation Results
• 4.7 Conclusions
• 5 Nonlinear Model Predictive Control
• 5.1 Introduction
• 5.2 NMPC Using Laguerre Functions
• 5.2.1 Predicted Plant Response
• 5.2.2 Disturbance Rejection
• 5.3 Case Studies for NMPC Using Laguerre Functions
• 5.4 NMPC Control Using Taylor’s Series
• 5.4.1 Prediction
• 5.4.2 Optimal Control Strategy
• 5.5 Simulation Results for NMPC Using Taylor’s Series
• 5.6 Conclusion
• 6 Autonomous Underwater Vehicles
• 6.1 Introduction
• 6.2 Mathematical Modelling of AUVs
• 6.2.1 Vehicle Dynamics
• 6.3 Vehicle Kinematic
• 6.4 Forces and Moments Acting on AUVS
• 6.4.1 Hydrostatic Forces
• 6.4.2 Lift Forces
• 6.4.3 Drag Forces
• 6.4.4 Added Mass
• 6.4.5 Euler’s Method
• 6.5 Modelling Methodology
• 6.5.1 Equations of motion
• 6.5.2 External forces and moments acting on AUV
• 6.5.3 State space equations
• 6.6 Case Studies
• 6.6.1 Intermittent Continuous-time Model Predictive Control
• 6.6.2 Nonlinear Model Predictive Control
• 6.7 Conclusions
• 7 Conclusion
• 7.0.1 Conclusions
• 7.0.2 Future Works
• A Appendix
• A.1 Chapter 3: Intermittent Continuous-time MPC Design to Online Simulation
• A.2 Chapter 6: Autonomous Underwater Vehicles
• A.2.1 Equations for Coefficients
• A.2.2 Values of Coefficients
• Bibliography
• Index