Цифровой алгоритм адаптивного управления контролируемыми переменными в заданном диапазоне
DOI:
https://doi.org/10.21638/spbu10.2025.111Аннотация
Статья посвящена вопросам синтеза цифровой системы управления для произвольного нелинейного объекта, в том числе с учетом запаздывания. Важной особенностью является отсутствие задающего сигнала, цель управления заключается в удержании контролируемых переменных в заданном диапазоне. Рассматриваемая задача решается на основе метода управления с прогнозирующей моделью и особым функционалом качества. Показано, что задача оптимального управления на каждом шаге сводится к задаче нелинейной оптимизации, при этом допустимое множество никогда не пусто за счет использования вспомогательных переменных. Такой подход позволяет изменять ограничения на управляющие и измеряемые переменные в режиме реального времени. К важным особенностям относятся возможность включения и выключения переменных объекта управления в процессе его функционирования, а также корректировка прогноза для случаев, когда модель известна неточно. Предложенный подход демонстрируется на примере экспериментов с компьютерной моделью ректификационной колонны для переработки нефтепродуктов.
Ключевые слова:
цифровое управление, адаптивность, управление в заданном диапазоне
Скачивания
Библиографические ссылки
Смирнова М. А., Смирнов М. Н., Смирнов Н. В. Система многоцелевого управления роботом-манипулятором // Вестник Санкт-Петербургского университета. Прикладная математика. Информатика. Процессы управления. 2022. Т. 18. Вып. 4. С. 621–630. https://doi.org/10.21638/11701/spbu10.2022.415
Burdick D. L., Leffler W. L. Petrochemicals in nontechnical language. Ed. 4. Oklahoma, USA: PennWell Corp., 2010. 460 p.
Lahiri S. K. Multivariable predictive control: Applications in industry. Hoboken, USA: John Wiley & Sons Publ., 2017. 304 p.
Kouvaritakis B., Cannon M. Model predictive control: Classical, robust and stochastic. Cham: Springer International Publishing, 2016. 397 p.
Camacho E. F., Bordons C. Model predictive control. Ed. 2. London: Springer-Verlag, 2007. 427 p.
Faulwasser T., Müller M. A., Worthmann K. Recent advances in model predictive control: Theory, algorithms, and applications. Cham: Springer, 2021. 253 p.
Sotnikova M. Plasma stabilization based on model predictive control // International Journal of Modern Physics A. 2009. Vol. 24. N 5. P. 999–1008.
Sotnikova M. Ship dynamics control using predictive models // IFAC Proceedings Volumes (IFAC-PapersOnline). 2012. Vol. 45. N 27. Pt 1. P. 250–255.
Corriou J. P. Process control: Theory and applications. Cham: Springer, 2018. 883 p.
Zhabko N. A., Karelin V. V., Provotorov V. V., Sergeev S. M. The method of penalty functions in the analysis of optimal control problems of Navier — Stokes evolutionary systems with a spatial variable in a network-like domain // Вестник Санкт-Петербургского университета. Прикладная математика. Информатика. Процессы управления. 2023. Т. 19. Вып. 2. C. 162–175. https://doi.org/10.21638/11701/spbu10.2023.203
Сотникова М. В. Синтез цифрового управления с прогнозом для удержания контролируемых переменных в заданном диапазоне // Вестник Санкт-Петербургского университета. Прикладная математика. Информатика. Процессы управления. 2019. Т. 15. Вып. 3. С. 397–409. https://doi.org/10.21638/11701/spbu10.2019.309
Сотникова М. В., Севостьянов Р. А. Цифровое управление контролируемыми переменными в заданном диапазоне с учетом запаздывания // Вестник Санкт-Петербургского университета. Прикладная математика. Информатика. Процессы управления. 2021. Т. 17. Вып. 4. С. 449–463. https://doi.org/10.21638/11701/spbu10.2021.412
Sotnikova M., Sevostyanov R. Optimal control of output variables within a given range based on a predictive model // Mathematical Optimization Theory and Operations Research: Recent Trends. MOTOR 2022. Communications in Computer and Information Science. 2022. Vol. 1661. P. 272–285.
References
Smirnova M. A., Smirnov M. N., Smirnov N. V. Sistema mnogocelevogo upravleniya robotom-manipulyatorom [Multi-purpose robotic arm control system]. Vestnik of Saint Petersburg University. Applied Mathematics. Computer Science. Control Processes, 2022, vol. 18, iss. 4, pp. 621–630. https://doi.org/10.21638/11701/spbu10.2022.415 (In Russian)
Burdick D. L., Leffler W. L. Petrochemicals in nontechnical language. Ed. 4. Oklahoma, USA, PennWell Corp. Publ., 2010, 460 p.
Lahiri S. K. Multivariable predictive control: Applications in industry. Hoboken, USA, John Wiley & Sons Publ., 2017, 304 p.
Kouvaritakis B., Cannon M. Model predictive control: Classical, robust and stochastic. Cham, Springer International Publishing, 2016, 397 p.
Camacho E. F., Bordons C. Model predictive control. Ed. 2. London, Springer-Verlag, 2007, 427 p.
Faulwasser T., Müller M. A., Worthmann K. Recent advances in model predictive control: Theory, algorithms, and applications. Cham, Springer, 2021, 253 p.
Sotnikova M. Plasma stabilization based on model predictive control. International Journal of Modern Physics A, 2009, vol. 24, no. 5, pp. 999–1008.
Sotnikova M. Ship dynamics control using predictive models. IFAC Proceedings Volumes (IFAC-PapersOnline), 2012, vol. 45, no. 27, pt 1, pp. 250–255.
Corriou J. P. Process control: Theory and applications. Cham, Springer, 2018, 883 p.
Zhabko N. A., Karelin V. V., Provotorov V. V., Sergeev S. M. The method of penalty functions in the analysis of optimal control problems of Navier — Stokes evolutionary systems with a spatial variable in a network-like domain. Vestnik of Saint Petersburg University. Applied Mathematics. Computer Science. Control Processes, 2023, vol. 19, iss. 2, pp. 162–175. https://doi.org/10.21638/11701/spbu10.2023.203
Sotnikova M. V. Sintez cifrovogo upravleniya s prognozom dlya uderzhaniya kontroliruemyh peremennyh v zadannom diapazone [Digital control design based on predictive models to keep the controlled variables in a given range]. Vestnik of Saint Petersburg University. Applied Mathematics. Computer Science. Control Processes, 2019, vol. 15, iss. 3, pp. 397–409. https://doi.org/10.21638/11701/spbu10.2019.309 (In Russian)
Sotnikova M. V., Sevostyanov R. A. Cifrovoe upravlenie kontroliruemymi peremennymi v zadannom diapazone s uchetom zapazdyvaniya [Digital control of output variables in a given range considering delay]. Vestnik of Saint Petersburg University. Applied Mathematics. Computer Science. Control Processes, 2021, vol. 17, iss. 4, pp. 449–463. https://doi.org/10.21638/11701/spbu10.2021.412 (In Russian)
Sotnikova M., Sevostyanov R. Optimal control of output variables within a given range based on a predictive model. Mathematical Optimization Theory and Operations Research: Recent Trends. MOTOR 2022. Communications in Computer and Information Science, 2022, vol. 1661, pp. 272–285.
Загрузки
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Лицензия
Статьи журнала «Вестник Санкт-Петербургского университета. Прикладная математика. Информатика. Процессы управления» находятся в открытом доступе и распространяются в соответствии с условиями Лицензионного Договора с Санкт-Петербургским государственным университетом, который бесплатно предоставляет авторам неограниченное распространение и самостоятельное архивирование.
