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[연세대학교] 제어 및 지능형 시스템의 해석 및 설계 - 최종 보고서 (Model Predictive Control)

"[연세대학교] 제어 및 지능형 시스템의 해석 및 설계 - 최종 보고서 (Model Predictive Control)" 관련 자료입니다.
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최초등록일 2024.05.26 최종저작일 2019.06
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[연세대학교] 제어 및 지능형 시스템의 해석 및 설계 - 최종 보고서 (Model Predictive Control)
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    소개

    "[연세대학교] 제어 및 지능형 시스템의 해석 및 설계 - 최종 보고서 (Model Predictive Control)" 관련 자료입니다.

    목차

    1. Introduction
    2. Model Predictive Control
    3. Inverted Pendulum Dynamics
    4. Problem Formulation
    5. Conclusion

    본문내용

    I. INTRODUCTION
    CONTROL SYSTEMS have a wide variety of use in different areas ranging from robotics to biological systems. Numerous control theories have been developed, including model predictive control (MPC), a type of optimal control which uses system models to predict their future behavior. In this study, MPC is applied to the tracking problem of an inverted pendulum to demonstrate its applicability.

    참고자료

    · A. J. Brizard, 2014, “An introduction to Lagrnagian mechanics,” World Scientific.
    · O. Boubaker, 2012, “The inverted pendulum: A Fundamental benchmark in control theory and robotics,” IEEE.
    · Liuping Wang, 2010, “Model predictive control system design and implementation using MATLAB,” Springer.
    · Melvin G. Calkin, 1999, “Lagrangian and Hamiltonian mechanics: Solutions to the exercises,” World Scientific.
    · E. F. Camacho and C. Bordons, 1998, “Model predictive control,” Springer.

  • AI와 토픽 톺아보기

    • 1. Model Predictive Control
      Model Predictive Control (MPC) is a powerful optimization-based control technique that has gained significant attention in various industries due to its ability to handle complex systems with constraints. MPC is particularly useful in applications where the system dynamics are well-understood, and the control objectives and constraints can be explicitly formulated. The key advantage of MPC is its ability to anticipate future system behavior and proactively adjust the control inputs to optimize a given performance criterion, such as minimizing energy consumption or tracking a desired reference trajectory. MPC's flexibility in handling multivariable systems, nonlinearities, and constraints makes it a versatile tool for a wide range of applications, including process control, robotics, automotive systems, and energy management. However, the implementation of MPC can be computationally intensive, especially for systems with fast dynamics or a large number of variables. Ongoing research in areas such as efficient optimization algorithms, model reduction techniques, and distributed MPC architectures aims to address these challenges and further expand the applicability of MPC in real-world scenarios.
    • 2. Inverted Pendulum
      The inverted pendulum is a classic control problem that has been extensively studied in the field of control theory and robotics. It represents a challenging nonlinear, unstable system that requires precise control to maintain the pendulum in an upright position. The inverted pendulum serves as a benchmark for evaluating the performance and capabilities of various control strategies, including classical control techniques, modern control methods, and machine learning-based approaches. Solving the inverted pendulum problem has important implications for the development of advanced control systems, such as those used in bipedal robots, self-balancing vehicles, and other dynamic systems that require rapid and accurate stabilization. The complexity of the inverted pendulum problem, with its inherent instability and sensitivity to disturbances, makes it an excellent testbed for exploring innovative control algorithms, state estimation techniques, and real-time optimization methods. Continued research on the inverted pendulum problem contributes to the advancement of control theory and the practical implementation of sophisticated control systems in various engineering applications.
    • 3. Linearization
      Linearization is a fundamental technique in control theory and system analysis, which involves approximating a nonlinear system around a specific operating point using a linear model. This approach is particularly useful when dealing with complex, nonlinear systems, as it allows for the application of well-established linear control methods and analysis tools. Linearization enables the use of linear system theory, including techniques such as pole placement, optimal control, and Kalman filtering, which can provide valuable insights and facilitate the design of effective control strategies. However, it is important to note that the accuracy of the linearized model is limited to a small region around the chosen operating point, and the performance of the control system may degrade as the system moves away from this point. Consequently, the choice of the operating point and the range of validity of the linearized model are crucial considerations in the design process. Ongoing research in this area focuses on developing more sophisticated linearization techniques, such as gain-scheduling, multiple-model approaches, and nonlinear model predictive control, to extend the applicability of linearization and improve the performance of control systems in a wider range of operating conditions.
    • 4. GEKKO
      GEKKO is a powerful open-source optimization suite that has gained significant attention in the field of process control and systems engineering. It provides a comprehensive framework for solving a wide range of optimization problems, including dynamic optimization, parameter estimation, and model predictive control. The key strengths of GEKKO lie in its ability to handle complex, nonlinear systems with constraints, its flexibility in accommodating different problem formulations, and its efficient numerical solvers. GEKKO's modular design and user-friendly interface make it accessible to researchers and practitioners from various backgrounds, enabling them to quickly prototype and deploy advanced optimization-based control solutions. The versatility of GEKKO allows it to be applied to a diverse range of applications, such as chemical process control, energy systems optimization, robotics, and aerospace engineering. Ongoing developments in GEKKO, including improvements in solver performance, integration with machine learning techniques, and support for distributed and cloud-based optimization, further enhance its capabilities and expand its reach in the control and optimization community. As a robust and versatile optimization tool, GEKKO continues to play a crucial role in advancing the state-of-the-art in control systems and decision-making processes across various industries and research domains.

  • 자료후기

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      이 논문은 역진자 시스템에 대한 모델 예측 제어기 설계 과정을 자세히 다루고 있으며, 시뮬레이션 결과를 통해 그 효과를 잘 보여주고 있습니다.

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