Abstract-A allmänt erkänd brist på modell prediktiv kontroll (MPC) är att det vanligtvis bara kan användas i tillämpningar med långsam dynamik, där provtiden mäts i sekunder eller minuter. En välkänd teknik för att implementera snabb MPC är att beräkna hela kontrolllagen offline, i vilket fall online controller kan implementeras som en uppslagstabell. Denna metod fungerar bra för system med små tillstånds- och ingångsdimensioner (t.ex. högst fem), få begränsningar och korta tidshorisonter. I detta papper beskriver vi en samling metoder för att förbättra hastigheten på MPC, med hjälp av online-optimering. Dessa anpassade metoder, som utnyttjar den särskilda strukturen av MPC-problemet, kan beräkna kontrollåtgärden i storleksordningen 100 gånger snabbare än en metod som använder en generisk optimizer. Till exempel beräknar vår metod kontrollåtgärderna för ett problem med 12 tillstånd, 3 kontroller och horisont av 30 tidssteg (vilket innebär att lösa ett kvadratiskt program med 450 variabler och 1284 begränsningar) i cirka 5 ms, vilket gör att MPC kan utföras vid 200 Hz. Index Terms-Model prediktiv kontroll (MPC), realtid konvex optimering.
Det är väl känt att MPC kan vara beräkningsintensiva och att det som ett resultat, det kan oftast endast användas i tillämpningar med relativt långsam dynamik REF.
Fast Model Predictive Control Using Online Optimization
{'venue': 'IEEE Transactions on Control Systems Technology', 'journal': 'IEEE Transactions on Control Systems Technology', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}