モデル予測制御 (MPC) は、フィードバック システムとそのダイナミクスおよび制御において非常に重要になっている高度な制御戦略です。この包括的なトピック クラスターでは、MPC の概念、原理、実際のアプリケーションを、フィードバック システム、ダイナミクス、制御との互換性とともに詳しく掘り下げます。
モデル予測制御 (MPC) について
モデル予測制御は、システムの動的モデルを利用して将来の動作を予測し、性能基準を最適化する制御アクションを決定する制御戦略です。従来の制御手法とは異なり、MPC はシステムの将来の動作を考慮し、予測に基づいて制御アクションを生成するため、動的で時間とともに変化する特性を持つフィードバック システムに最適です。
MPC の主要コンポーネント
MPC には通常、次の主要なコンポーネントが含まれます。
- 予測モデル:システムのダイナミクスを記述し、将来の動作を予測する数学的モデル。
- コスト関数:設定値からの逸脱の最小化やエネルギー効率の最大化など、制御目標を定量化するパフォーマンス基準。
- 最適化アルゴリズム:予測とコスト関数に基づいて最適な制御軌道を決定するために使用される計算手法。
- 制約処理:制御入力とシステム状態変数に動作制約と安全制約を適用する機能。
フィードバック システムとの統合
フィードバック制御システムでは、システムの出力が継続的に測定され、基準または設定値と比較されます。その後、フィードバック信号に基づいて制御動作が調整され、望ましい性能が維持されます。モデル予測制御はフィードバック システムにシームレスに統合され、動的で不確実な環境におけるパフォーマンスを向上させることができます。
フィードバック システムで MPC を使用する利点
MPC をフィードバック制御システムに適用すると、次のような利点があります。
- 堅牢性: MPC は、複雑で非線形で時間とともに変化するダイナミクスを処理できるため、フィードバック システムにおいて堅牢になります。
- 予測機能:将来の動作を考慮することで、MPC は外乱を予測し、フィードバック システムにおけるその影響を先制的に軽減できます。
- 最適化: MPC は、複雑な制御目標と制約を将来にわたって最適化し、システム パフォーマンスの向上につながります。
- 適応性: MPC では、更新または改訂された動的モデルを組み込むことができ、フィードバック システムにおけるシステムの動作の変化に適応できるようになります。
- プロセス産業:効率とパフォーマンスを向上させるための化学プロセス、精製所、発電所の制御。
- 自動車:燃料効率の高い運転、排出ガス制御、自動運転のための車両制御システム。
- 再生可能エネルギー:最適な発電とグリッドの安定性を実現するグリッド接続インバーター、風力タービン、太陽エネルギー システム。
- ロボティクスとオートメーション:ロボットマニピュレーターと自律システムのモーション制御と軌道計画。
現実世界のアプリケーション
MPC は、次のようなさまざまな業界や分野で広範な用途に使用されています。
結論
モデル予測制御は、堅牢で予測的かつ適応可能な制御戦略を提供することにより、フィードバック システムにおいて極めて重要な役割を果たします。フィードバック システムとのシームレスな統合、およびダイナミクスおよび制御との互換性により、複雑で動的なシステムのパフォーマンスを向上させるための重要な要素となります。