An efficient implementation of online model predictive control with practical industrial applications

Endüstriyel uygulamalarda modern kontrol algoritmalarının uygulanma talebi hiç olmadığı kadar fazladır. Modern kontrol metotlarından biri olan Model Öngörülü Kontrole(MPC), gömülü platformların hesaplama kabiliyetlerindeki artış ve klasik kontrol metotları üzerinde içermiş olduğu yeteneklerden ötürü son yıllarda servo ve endüstriyel uygulamalarında ilgi artmıştır. Sayısal MPC algoritması, her bir hesap adımında belirlenen öngörü penceresinde sistemdeki kısıtları da sağlayacak şekilde optimal kontrol girdisini üretmektedir. Optimizasyon tabanlı yapısı, sistemler için ek isteklerin örneğin; enerji verimliliği veya kontrol işaretinin kalitesi, eklenmesinde daha fazla esneklik sağlamaktadır. Çevrimiçi MPC'nin en büyük dezavantajı olan her bir hesap adımında kısıtlı optimizasyon problemini çözmek çok fazla işlem gereksinimine ihtiyaç duymaktadır. Bu tezde, çevrimiçi model öngörülü kontrolün yüksek örnekleme frekanslarında uygulanabilirliğini gösterdik ve pratik uygulamalar için öneriler sunduk. Mevcut ikili aktif küme metodunu matris güncelleme adımında bilinen iki matris metotlarıyla değiştirerek performansı çalışma hızı bakımından artırdığımızı gösterdik. Ayrıca, doğrusal olmayan kısıtlamalar için hız ve doğruluğu da dikkate alarak doğrusal yaklaşımlar gerçekleştirdik. Önerilen yaklaşım hem PIL simülasyonu hem de deneysel testlerle başarılı bir şekilde doğrulandı. Buna ek olarak, uyarlamamızın hem çalışma hızı hem de az hafıza kullanımı bakımından uygulanabilirliğini onaylamak için PIL simülasyonu ve deneysel testler hareket kontrol uygulamalarında çokça kullanılan iki farklı işlemciler ile gerçekleştirildi.