Publikace detail

Implementation of nonlinear model predictive control of magnetic levitation laboratory plant

Autoři: Novotný Aleš | Dušek František | Honc Daniel

Rok: 2025

Druh publikace: článek v odborném periodiku

Název zdroje: International Journal of Dynamics and Control

Název nakladatele: Springer Nature Switzerland AG

Místo vydání: Cham

Strana od-do: nestránkováno

Tituly:

Jazyk	Název	Abstrakt	Klíčová slova
cze	Implementace nelineárního modelového prediktivního řízení laboratorního zařízení pro magnetickou levitaci	V současné době jsou prediktivní řídicí metody velmi populární a často se používají k řízení různých systémů. Lineární prediktivní řídicí techniky jsou relativně dobře prozkoumány a standardizovány, ale to neplatí pro prediktivní řídicí metody používané pro nelineární systémy, které jsou v přírodě mnohem častější. Neexistuje žádný univerzální přístup k jejich řešení. Nelineární modelové prediktivní řízení (NMPC) je rozšířením metody lineárního modelového prediktivního řízení (MPC), která se široce používá k řešení nelineárních řídicích problémů. V tomto článku je představena real-time adaptace lineární MPC pro nelineární systémy. Tato metoda využívá nelineární dynamiku modelu s výhodou, že poskytuje přesnou predikci odezvy systému na počáteční podmínky, známou budoucnost a odhadovaný průběh, a lineární diskretizovaný nelineární model vyvíjející se v rámci jednoho kroku pro predikci odezvy na odhadovanou odchylku řídicího vstupu používanou pro optimalizaci. Funkčnost navrhované metody je ukázána pomocí simulace v MATLABu a demonstrována experimentem na rychlém nelineárním zařízení s magnetickou levitací. Navrhovaný regulátor je porovnán s jednoduchou regulační smyčkou s PID s lepšími výsledky řízení NMPC za cenu vyšší výpočetní složitosti. V této práci představujeme metodu NMPC, která shromažďuje mnoho zajímavých poznatků od jiných autorů, kteří se zabývali prediktivními regulátory, a přidává naše znalosti, což vede ke standardizované prediktivní regulační metodě vhodné pro řízení lineárních nebo nelineárních systémů se stavovým prostorem.	Nelineární MPC; Řízení v reálném čase; Magnetická levitace; Stavový model; Experimentální demonstrace
eng	Implementation of nonlinear model predictive control of magnetic levitation laboratory plant	Nowadays, predictive control methods are very popular and are often used to control various systems. Linear predictive control techniques are relatively well discovered and standardised, but this is not true for predictive control methods used for nonlinear systems, which are far more frequent in nature. There is no universal approach to handle it. Nonlinear model predictive control (NMPC) is an extension of the linear model predictive control (MPC) method, which is widely used for solving nonlinear control problems. In this paper, a real-time adaptation of linear MPC for nonlinear systems is presented. This method uses nonlinear model dynamics with the advantage to provide a precise prediction of the system response to initial conditions, known future and estimated progress, and an inside-one-step evolving linearised discretised nonlinear model for predicting response to estimated control input deviance used for optimisation. The functionality of the proposed method is shown using MATLAB simulation and demonstrated by experiment on a fast nonlinear magnetic levitation plant. The proposed controller is compared with a simple control loop with PID with better control results of NMPC at the cost of higher computational complexity. In this work, we present the NMPC method that collects many interesting findings from other authors who dealt with predictive controllers and adds our knowledge, which leads to a standardised predictive control method suitable for controlling linear or nonlinear systems with state-space representation.	Nonlinear MPC; Real-time control; Magnetic levitation; State-space model; Experimental demonstration

Vyhledávání

Přihlášení pro studenty

Přihlášení pro zaměstnance

Publikace detail

Katedry

Služby

Jak nás najdete?

Často hledáte