Training von statischen Ausgabefeedback-Neuronen-Netzwerk-Controllern für große Systeme: Eine Fallstudie zur Destillation

Основные понятия

Integrierte Offline-Schulung von Ausgabefeedback-Neuronen-Netzwerk-Controllern für geschlossene Schleifen.

Аннотация

Die Arbeit schlägt eine integrierte Methode für das Offline-Training eines Ausgabefeedback-Neuronen-Netzwerk-Controllers in geschlossener Schleife vor. Der Controller berechnet die Anlagen-Eingaben online kostengünstig unter Verwendung von verrauschten Messungen. Eine heuristische Methode wird vorgeschlagen, um die automatische Auswahl wichtiger Messungen durchzuführen. Die vorgeschlagene Methode wird durch umfangreiche Simulationen an einem nichtlinearen Destillationskolonnenmodell mit 50 Zuständen demonstriert.

1. Einleitung

• Modellprädiktive Regelung (MPC) für Systeme mit Einschränkungen
• Dynamisches Modell zur Vorhersage des Systemverhaltens
• MPC verwendet Rückkopplung, um nur die erste Steueraktion zu implementieren

2. Hintergrund

• Formulierung des Modellprädiktiven Regelungsproblems in kontinuierlicher Zeit
• Rückzugshorizontansatz für die Implementierung der Rückkopplung

3. Optimierung einer Ausgabefeedback-Richtlinie

• Materialbilanzen und konstitutive Gleichungen für die Destillationskolonne
• Lineare Dynamik der Flüssigkeitsströmungsraten

4. Optimierung des Ausgabefeedback-Controllers

• Verwendung von Neuronalen Netzwerken zur Eliminierung von Verzögerungen
• Optimierung des Controllers in geschlossener Schleife

5. Ergebnisse

• Vergleich der Leistung verschiedener Controller unter Berücksichtigung von Störungen
• Robustheit der Controller gegenüber Modellabweichungen und Störungen

Статистика

"Die vorgeschlagene Methode wird durch umfangreiche Simulationen an einem nichtlinearen Destillationskolonnenmodell mit 50 Zuständen demonstriert."

Цитаты

"Die vorgeschlagene Methode wird durch umfangreiche Simulationen an einem nichtlinearen Destillationskolonnenmodell mit 50 Zuständen demonstriert."

Ключевые выводы из

Closed-loop training of static output feedback neural network controllers for large systems

by E. M... в arxiv.org 03-01-2024

https://arxiv.org/pdf/2402.19309.pdf

Дополнительные вопросы

Wie könnte die vorgeschlagene Methode auf andere komplexe Systeme angewendet werden?

Die vorgeschlagene Methode der Verwendung von neuronalen Netzwerken für einen Ausgabefeedback-Controller könnte auf verschiedene komplexe Systeme angewendet werden, insbesondere solche mit nichtlinearen Dynamiken und Unsicherheiten. Zum Beispiel könnte sie in der Robotik eingesetzt werden, um die Bewegung eines Roboters in Echtzeit zu steuern und Hindernisse zu umgehen. Ebenso könnte sie in der Automobilbranche verwendet werden, um autonomes Fahren zu ermöglichen und die Fahrzeugstabilität zu verbessern. Darüber hinaus könnte die Methode in der Luft- und Raumfahrt eingesetzt werden, um Flugzeuge und Satelliten präzise zu steuern und sicherzustellen, dass sie ihre Ziele erreichen.

Welche potenziellen Herausforderungen könnten bei der Implementierung des Ausgabefeedback-Controllers auftreten?

Bei der Implementierung des Ausgabefeedback-Controllers könnten verschiedene Herausforderungen auftreten. Eine Herausforderung besteht darin, die richtige Architektur und Hyperparameter für das neuronale Netzwerk zu wählen, um eine effektive Steuerung zu gewährleisten. Zudem könnte die Modellierung der Systemdynamik und die Integration von Unsicherheiten in das Training des Controllers schwierig sein. Die Auswahl und Handhabung von Messrauschen sowie die Berücksichtigung von Störungen und Modellfehlern sind ebenfalls potenzielle Herausforderungen. Darüber hinaus könnte die effiziente Berechnung des Controllers in Echtzeit und die Gewährleistung der Stabilität des Systems weitere Herausforderungen darstellen.

Inwiefern könnte die Verwendung von neuronalen Netzwerken die Zukunft der Regelungstechnik beeinflussen?

Die Verwendung von neuronalen Netzwerken hat das Potenzial, die Zukunft der Regelungstechnik maßgeblich zu beeinflussen. Durch ihre Fähigkeit, komplexe nichtlineare Zusammenhänge zu modellieren und zu approximieren, können neuronale Netzwerke effektive und adaptive Regelungsalgorithmen bereitstellen. Dies ermöglicht eine präzisere und robustere Regelung von komplexen Systemen, die mit herkömmlichen Regelungsmethoden schwer zu handhaben sind. Darüber hinaus können neuronale Netzwerke dazu beitragen, die Automatisierung und Autonomie in verschiedenen Anwendungsgebieten wie Robotik, Automobilindustrie, Luft- und Raumfahrt sowie Industrieautomatisierung voranzutreiben. Insgesamt könnte die Verwendung von neuronalen Netzwerken die Regelungstechnik effizienter, flexibler und leistungsfähiger machen.