Dp 364 cz
Autor: Šantin Ondřej
Prediktivn´ı ˇr´ızen´ı (MPC) je popul´arn´ı metoda, kter´a dok´aˇze pˇrirozenˇe br´at v ´uvahu omezen´ı a na z´akladˇe definovan´eho krit´era optimality zprostˇredkovat optim´aln´ı ˇr´ıd´ıc´ı z´asah. Hlavn´ı nev´yhodou tohoto pˇr´ıstupu je v´ypoˇcetnˇe n´aroˇcn´a optimalizace, kter´a se ˇreˇs´ı v pr°ubˇehu ˇr´ızen´ı pro kaˇzd´y akˇcn´ı z´asah, takˇze nen´ı takto moˇzn´e ˇr´ıdit rychl´e syst´emy. Tento nedostatek ˇc´asteˇcnˇe odstraˇnuje explicitn´ı formulace MPC. Zde je vˇsak limituj´ım faktorem sloˇzitost v´ysledn´eho z´akona ˇr´ızen´ı, kter´a roste s poˇctem omezen´ı, kter´e jsou na syst´em kladeny. Dalˇs´ı nev´yhodou MPC je potˇreba dostateˇcnˇe pˇresn´eho modelu ˇr´ızen´eho syst´emu, protoˇze ten je pouˇzit pro predikci budouc´ıho v´yvoje syst´emu. Pokud je model nepˇresnˇe urˇcen a vyskytuj´ı-li se poruchy, kvalita ˇr´ızen´ı m°uˇze b´yt n´ızk´a a pro syst´emy s omezen´ımi nemus´ı existovat v´ysledek optimalizace splˇnuj´ıc´ı zadan´a omezen´ı. Proto mnoho praktick´ych aplikac ´ı MPC pouˇz´ıv´a tzv. ˇr´ızen´ı ”set range”, kde je umoˇznˇeno aby se ˇr´ızen´e veliˇciny pohybovaly v urˇcit´em rozsahu a jak´ekoliv poruˇsen´ı tohoto rozsahu je penalizov´ano nˇejakou kvadratickou funkc´ı. Bohuˇzel, ”set range” ˇr´ızen´ı vyˇzaduje pˇrid´an´ı velk´eho mnoˇzstv´ı omezen´ı, takˇze rychle vzr°ust´a i sloˇzitost z´akona ˇr´ızen´ı explicitn´ıho MPC regul´atoru. Konflikt toho, ˇze je tˇreba zajistit existenci ˇreˇsen´ı optimalizace splˇnuj´ıc´ı zadan´a omezen´ı i pˇres neurˇcitost modelu a vliv poruch pˇri mal´e sloˇzitosti z´akona ˇr´ızen´ı MPC regul´atoru, m°uˇze b´yt vyˇreˇsen pouˇzit´ım algoritmu, kter´y je pops´an v t´eto pr´aci.