Robuste adaptive modellprädiktive Regelung unter Verwendung von Unsicherheitskompensation

Core Concepts

Das Hauptziel dieses Artikels ist es, einen Rahmen für eine robuste adaptive modellprädiktive Regelung (MPC) unter Verwendung von Unsicherheitskompensation vorzustellen, um lineare Systeme mit sowohl passenden als auch unpassenden nichtlinearen Unsicherheiten unter Berücksichtigung von Zustands- und Eingangsbeschränkungen zu regeln.

Abstract

Der Artikel präsentiert einen Rahmen für eine robuste adaptive modellprädiktive Regelung (UC-MPC) für lineare Systeme mit sowohl passenden als auch unpassenden nichtlinearen Unsicherheiten, die Zustands- und Eingangsbeschränkungen unterliegen.
Kernpunkte:

Der Ansatz verwendet einen L1-adaptiven Regler (L1AC), um die passenden Unsicherheiten zu schätzen und zu kompensieren und garantierte gleichmäßige Schranken für den Fehler zwischen den Zuständen und Eingängen des tatsächlichen Systems und eines nominalen (unsicherheitsfreien) Systems zu liefern.
Diese Schranken werden verwendet, um die Zustands- und Eingangsbeschränkungen des tatsächlichen Systems zu verschärfen, und es wird ein modellprädiktiver Regler für das nominale System mit den verschärften Beschränkungen entworfen.
Der vorgeschlagene UC-MPC-Ansatz garantiert die Einhaltung der Beschränkungen und erzielt eine verbesserte Leistung im Vergleich zu bestehenden robusten oder Tube-MPC-Lösungen.
Die Simulationsergebnisse für ein Flugsteuerungsbeispiel zeigen die Vorteile des vorgeschlagenen Ansatzes.

Stats

Die Unsicherheiten f(t, x) und w(t) sind durch Lipschitz-Bedingungen und beschränkte Größen charakterisiert.
Die Zustands- und Eingangsbeschränkungen sind durch konvexe und kompakte Mengen X und U gegeben.

Quotes

Keine relevanten Zitate identifiziert.

Key Insights Distilled From

Robust Adaptive MPC Using Uncertainty Compensation

by Ran Tao,Pan ... at arxiv.org 04-04-2024

https://arxiv.org/pdf/2309.13743.pdf

Deeper Inquiries

Wie könnte der vorgeschlagene UC-MPC-Ansatz auf nichtlineare Systeme erweitert werden

Um den vorgeschlagenen UC-MPC-Ansatz auf nichtlineare Systeme zu erweitern, könnten verschiedene Schritte unternommen werden. Zunächst müsste die Modellierung des nichtlinearen Systems berücksichtigt werden, um die entsprechenden Zustands- und Eingangsbeschränkungen zu definieren. Anschließend könnte eine Methode zur Kompensation von nichtlinearen Unsicherheiten in das MPC-Framework integriert werden. Dies könnte die Verwendung von adaptiven Regelungstechniken oder nichtlinearen Schätzern beinhalten, um die Unsicherheiten zu kompensieren und die Leistung des Systems zu verbessern. Darüber hinaus müssten geeignete Optimierungsalgorithmen entwickelt werden, um die nichtlinearen Kostenfunktionen und Beschränkungen des Systems zu berücksichtigen. Durch die Integration dieser Elemente könnte der UC-MPC-Ansatz erfolgreich auf nichtlineare Systeme erweitert werden.

Wie könnte der Ansatz erweitert werden, um robuster gegenüber unbekannten, zeitveränderlichen Unsicherheiten zu sein

Um den Ansatz robuster gegenüber unbekannten, zeitveränderlichen Unsicherheiten zu machen, könnten verschiedene Verbesserungen vorgenommen werden. Eine Möglichkeit wäre die Integration von adaptiven Regelungstechniken, die es dem System ermöglichen, sich an sich ändernde Unsicherheiten anzupassen. Dies könnte die Verwendung von adaptiven Modellen oder Schätzern beinhalten, um die Unsicherheiten in Echtzeit zu überwachen und entsprechend zu kompensieren. Darüber hinaus könnten robuste Optimierungsalgorithmen entwickelt werden, die die Unsicherheiten in den Kostenfunktionen und Beschränkungen des MPC-Systems berücksichtigen. Durch die Kombination von adaptiven und robusten Techniken könnte der Ansatz eine verbesserte Robustheit gegenüber zeitveränderlichen Unsicherheiten aufweisen.

Welche zusätzlichen Anwendungen außerhalb der Flugsteuerung könnten von diesem Ansatz profitieren

Der vorgeschlagene UC-MPC-Ansatz könnte auch in verschiedenen anderen Anwendungen außerhalb der Flugsteuerung von Nutzen sein. Beispielsweise könnte er in der Robotik eingesetzt werden, um die Bewegung von Robotern mit strengen Zustands- und Eingangsbeschränkungen zu steuern. Darüber hinaus könnte der Ansatz in der Prozessautomatisierung verwendet werden, um komplexe industrielle Prozesse mit Unsicherheiten und Beschränkungen zu regeln. In der Fahrzeugsteuerung könnte der UC-MPC-Ansatz dazu beitragen, autonomes Fahren unter Berücksichtigung von Unsicherheiten und Sicherheitsbeschränkungen zu verbessern. Durch die Anpassung des Ansatzes an verschiedene Anwendungen könnten die Vorteile des UC-MPC in einer Vielzahl von Systemen genutzt werden.