Detail předmětu
Optimalizace regulátorů
FEKT-MPC-OPRAk. rok: 2022/2023
Kurz je zaměřen na výběr vhodného typu regulátoru s optimalizací jeho struktury a parametrů s ohledem na požadované vlastnosti regulačního obvodu.
Zabývá se klasickými i moderními statistickými metodami návrhů algoritmů v oblasti zpětnovazební a stavové regulace, parametrické identifikace, modelově orientované detekce poruch a rekonstrukce stavu.
Jazyk výuky
Počet kreditů
Garant předmětu
Zajišťuje ústav
Výsledky učení předmětu
Prerekvizity
Plánované vzdělávací činnosti a výukové metody
Způsob a kritéria hodnocení
Předmět je zakončen zápočtem a zkouškou. Student může získat zápočet se ziskem až 30 bodů vypracováním projektu a jeho obhajobou. Zkouška sestává z písemné části a ústního hodnocení písemného zpracování (max. 70 bodů).
Osnovy výuky
Přednášky:
Analytický vstupně-výstupní model analogové soustavy v laboratoři a jeho diskretizace
Metody návrhu spojitého PI a PID regulátoru na spojitou soustavu a jejich implementace
Diskrétní PI regulátor pro diskrétní soustavu s definovanou zásobou stability ve fázi
Diskrétní PID regulátor pro diskrétní soustavu s definovanou zásobou stability ve fázi
Diskrétní regulátor se zpětnou vazbou od stavu
Diskrétní stavový rekonstruktor plného a redukovaného řádu
Experimentální identifikace metodou nejmenších čtverců a rekurzifikace úlohy
Formulace rekurzivní metody nejmenších čtverců jako optimalizační úlohy
Kvadraticky optimální prediktivní regulátor
Kvadraticky optimální stavový rekonstruktor
Bayesovský přístup k identifikaci lineárních stochastických modelů
Bayesovský přístup k návrhu Kalmanova filtru v úlohách stavové rekonstrukce
Výběr vhodného modelu z banky modelů a řádu modelu pomocí posteriorního podílu pravděpodobností
Formulace úlohy adaptivní identifikace a detekce poruch v soustavě jako statistický rozhodovací problém
Identifikace soustav se statickou vstupní a výstupní nelinearitou
Laboratorní cvičení:
Představení postupu přímé implementace algoritmů z prostředí MATLAB/Simulink do PLC B&R pro řízení (a měření dat z) analogového modelu. Porovnání simulace analytického vstupně/výstupního modelu s reálnými naměřenými daty
Návrh spojitého PI a PID regulátoru na analogovou soustavu a jejich praktické ověření
Návrh diskrétního PI a PID regulátoru přímo na diskrétní model analogové soustavy a jejich praktické ověření
Porovnání simulace analytického stavového modelu s reálnými naměřenými daty. Implementace diskrétního stavového regulátoru
Implementace diskrétního stavového rekontruktoru plného řádu
Identifikace fyzikálního modelu rekurzivní metodou nejmenších čtverců (RMNČ)
Implementace adaptivní varianty RMNČ pro identifikaci časově proměnných soustav
Ověření vlastností prediktivního kvadraticky optimálního regulátoru
Implementace Kalmanova filtru pro účely stavové rekonstrukce
Implementace algoritmu pro výběr vhodného modelu
Práce na projektu
Učební cíle
Vymezení kontrolované výuky a způsob jejího provádění a formy nahrazování zameškané výuky
Elearning
Zařazení předmětu ve studijních plánech
- Program MPC-KAM magisterský navazující 1 ročník, zimní semestr, povinně volitelný
Typ (způsob) výuky
Přednáška
Vyučující / Lektor
Osnova
Základní principy optimalizace: nutné a postačující podmínky minima (maxima), konvexní analýza, řešení optimalizační úlohy s omezením typu rovnost a nerovnost (Karushovy–Kuhnovy–Tuckerovy podmínky), řešení nelineárního problému globálně konvergentními algoritmy, úvod do teorie pravděpodobnosti.
Formulace úlohy optimálního řízení. Implementace optimálního stavového regulátoru.
Formulace úlohy optimálního řízení. Implementace optimálního stavového regulátoru – pokračování.
Formulace úlohy prediktivního řízení. Implementace prediktivního regulátoru.
Odhadování parametrů regresního modelu dynamického systému. Řešení problémů, které souvisejí s implementací algoritmů odhadování v reálných úlohách (volba struktury modelu, numerické filtry, odhadování v uzavřené smyčce).
Sledování časového vývoje parametrů nestacionárních systémů adaptivními algoritmy odhadování.
Filtrace stavu dynamického systému Kalmanovým filtrem. Implementace filtru v úloze rekonstrukce stavu elektrického pohonu.
Detekce a izolace poruch v řízených soustavách na základě informace nesené v měřených datech
Odhadování parametrů a stavů nelineárních modelů dynamických systémů. Regulace Hammersteinova nelineárního modelu.
Datově řízené slučování modelů za účelem zpřesnění predikce chování systému. Regulace s využitím banky modelů.
Optimální rozhodování v systémech diskrétních událostí.
Zopakování poznatků.
Cvičení odborného základu
Vyučující / Lektor
Osnova
MATLAB/Simulink – PLC B&R.
Optimální stavový regulátor.
Optimální stavový regulátor – pokračování.
Prediktivní regulátor.
Rekurzivní metoda nejmenších čtverců s odmocninovým filtrem.
Adaptivní varianty rekurzivní metody nejmenších čtverců.
Kalmanův filtr pro odhad stavu systému.
Práce na projektu.
Práce na projektu.
Práce na projektu.
Práce na projektu.
Rezerva – zápočet.
Elearning