Utgångspunkter för modellprediktiv reglering av integrerande processer

Abstract

Modellprediktiv reglering är en modellbaserad reglermetod där den framtida responsen av ett styrt system beräknas med hjälp av en matematisk modell, och för attreglera systemet väljs de optimala styråtgärderna med hjälp av optimering. Det finns ett antal olika regleralgoritmer som använder olika modeller för att uppskatta beteendet av processen. Läsaren av arbetet bekantar sig med några av dessa modeller och de grundläggande begreppen inom modellprediktiv reglering. I den experimentella delen av arbetet skapas en simuleringsomgivning av ett behållarsystem med integrerande dynamik, eftersom den integrerande dynamiken är bland annat utmanande för dynamic-matrix-control-algoritmen. Därför skapas också en sådan algoritm för att utforska varför den integrerande verkan av processen orsakar problem. För att styra simuleringsomgivningen prövades algoritmen med en vanlig prediktionsmodell och en modell som blivit anpassad för den integrerande dynamiken. Prestationen av de två modellerna jämfördes både numeriskt och grafiskt. Modellen som är anpassad för processer utan stationärtillstånd presterade bättre än algoritmen med den vanliga modellen.