JP2017528848A - 機械の動作を制御するための方法およびシステム - Google Patents
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Abstract
Description
本発明のいくつかの実施の形態は、モデルのパラメーターの真の値が不確実であっても、モデルのパラメーターの不確実性が既知の範囲内にあるという認識に基づいている。例えば、列車の質量は、空の列車および一杯に荷を積んだ列車の値の範囲内とすることができる。モデル212のアンサンブルは、モデルの不確実なパラメーターの全ての可能な値について得られるモデルを表す。
MPCコントローラーのコスト関数は、エネルギーを節減し、振動を最小限にし、部品の摩耗を低減するために、機械作動システムの使用を制限しながら、機械の状態を調整して所望の機械の挙動を達成することの所望の優先度を符号化する。
本発明のいくつかの実施の形態は、機械の運動に対する制約が、所定の範囲内のモデルのパラメーターの値の全ての変動について、機械の動作中満たされることを保証するために、状態の実現可能領域
本発明のいくつかの実施の形態は、MPCコントローラーがその予測ホライズンNに沿ってモデルの展開を予測する必要があるため、時点tにおけるモデルの推定値を全ての予測ステップについて用いることができないという認識に基づいている。代わりに、MPC予測ホライズンNの長さを有し、推定値ξの最も近似のN個の値を含む、時点tにおける現在の推定値ξ(t)が、遅延バッファー211内に配置される。次に、数値問題の構築(246)により、遅延バッファー上に配置された過去の全ての推定値からMPC予測モデルが組み立てられる。
いくつかの実施の形態では、予測モデル、コスト関数、MPC制約および現在の状態x(t)から、MPCコントローラーが有限ホライズン最適制御問題
Claims (20)
- 機械のモデルに従って該機械の動作を制御する方法であって、
制御入力に対する制約を条件とした予測ホライズンに沿ったコスト関数の最適化から決定された前記制御入力を用いて、前記機械の前記動作を反復的に制御することであって、前記最適化は、前記モデルに従い、前記コスト関数は、前記モデルの少なくとも1つのパラメーターを含むことと、
前記モデルの前記パラメーターを更新することであって、結果として前記制御の少なくともいくつかの反復について前記コスト関数が更新されることと
を含み、該方法は、プロセッサを用いて実行され、前記制御により前記機械の状態が変化する、方法。 - 前記コスト関数は、目標状態への前記機械の移動を方向付けるための安定化成分と、前記目標状態までの前記機械の前記移動を最適化するための性能成分とを含み、前記モデルの前記パラメーターは、前記安定化成分の関数を含む、請求項1に記載の方法。
- 前記安定化成分は、前記モデルのパラメーターの推定値によって重み付けされた安定化行列の和を含む、請求項2に記載の方法。
- 不確実なモデルの値間の対称性を利用して前記安定化行列の少なくとも一部分を求め、数値問題の複雑度を低減することをさらに含む、請求項3に記載の方法。
- 前記モデルのパラメーターは、前記モデルの前記パラメーターの許容可能な値の範囲を規定する、限界を有する不確実性を含み、前記許容可能な値はモデルの集合体を形成し、前記方法は、
前記モデルの前記パラメーターを、該モデルの集合の凸結合として求めることをさらに含む、請求項1に記載の方法。 - 前記制約は、前記モデルの前記パラメーターの前記許容可能な値および前記機械への許容可能な制御入力について、仕様制約を満たすことを確実にする制御不変制約を含む、請求項6に記載の方法。
- 前記制約は、前記予測ホライズンの端部における終端状態のための領域を指定する終端制約を含み、前記方法は、
仕様制約、前記モデルの集合体および前記コスト関数を用いて前記終端制約を決定することをさらに含む、請求項6に記載の方法。 - 前記機械の実現可能な状態の現在の集合から開始し、前記機械の状態の後方到達可能集合が前記現在の集合によって囲まれるまで、前記機械の動力学の1ステップの展開後に前記現在の集合内にある、前記現在の集合内の前記状態の前記後方到達可能集合を反復して求める後方到達可能方法を用いて、前記終端制約の前記領域を画定することをさらに含む、請求項8に記載の方法。
- 前記制御不変制約を満たす全ての状態について前記コスト関数の前記最適化に対する解が存在する前記予測ホライズンの最小長さを決定することと、
前記予測ホライズンの長さを、好ましい長さと前記最小長さとの間で最大の長さとして決定することと
をさらに含む、請求項7に記載の方法。 - 前記予測ホライズンは、好ましい予測ホライズンに等しく、終端集合は、安定化利得および仕様制約から計算され、制御不変集合は、前記終端集合および前記好ましい予測ホライズンから計算される、請求項8に記載の方法。
- 前記予測ホライズンは、予測時点のシーケンスを含み、前記最適化が、予測時点ごとに、前記予測ホライズンについて制御入力のシーケンスを形成する制御入力を生成するようにし、前記制御入力の前記シーケンスを決定するための前記モデルは、少なくともいくつかの予測時点間で変化する、請求項1に記載の方法。
- 予測時点ごとに、該予測時点の前の複数の時点に決定された前記パラメーターを用いて予測モデルを決定して、前記予測ホライズンのための予測モデルのシーケンスを生成することと、
前記予測モデルのシーケンスを用いて前記制御入力のシーケンスを共同で決定することと
をさらに含む、請求項12に記載の方法。 - 前記複数の時点の数は、前記予測ホライズンの長さによって規定される、請求項13に記載の方法。
- 前記コスト関数の前記最適化を二次計画に変換することと、
前記二次計画を解いて前記制御入力を決定することと
をさらに含む、請求項1に記載の方法。 - 機械のモデルに従って該機械の動作を制御するためのシステムであって、
前記機械の状態を決定するセンサーと、
前記機械の前記状態を用いて前記モデルの少なくとも1つのパラメーターの値を更新するためのプロセッサであって、前記パラメーターの更新値が前記パラメーターの許容可能な値に対する制約を満たすようにする、プロセッサと、
制御入力に対する制約を条件とした予測ホライズンに沿ったコスト関数の最適化から決定された前記制御入力を用いて、前記予測ホライズンに沿った予測のために前記モデルを使用して前記機械の前記動作を反復的に制御するコントローラーであって、前記コスト関数は前記モデルの少なくとも1つのパラメーターを含み、前記パラメーターの前記更新された値が前記モデルおよび前記コスト関数を更新するようにする、コントローラーと
を備える、システム。 - 前記コスト関数は、目標状態への前記機械の移動を方向付けるための安定化成分と、前記目標状態までの前記機械の前記移動を最適化するための性能成分とを含み、前記モデルの前記パラメーターは、前記安定化成分の関数を含む、請求項16に記載のシステム。
- 前記モデルのパラメーターは、該モデルの該パラメーターの許容可能な値の範囲を規定する、限界を有する不確実性を含み、前記許容可能な値は、モデルの集合体を形成し、前記制約は、前記モデルの前記パラメーターの前記許容可能な値および前記機械への許容可能な制御入力について、仕様制約を満たすことを確実にする制御不変制約を含み、該制約は、前記予測ホライズンの端部における終端状態のための領域を指定する終端制約を含み、前記プロセッサは、前記機械の実現可能な状態の現在の集合から開始し、前記機械の状態の後方到達可能集合が前記現在の集合によって囲まれるまで、前記機械の動力学の1ステップの展開後に前記現在の集合内にある、前記現在の集合内の前記状態の前記後方到達可能集合を反復して求める後方到達可能方法を用いて、前記終端制約の前記領域を画定する、請求項16に記載のシステム。
- 前記予測ホライズンは、予測時点のシーケンスを含み、前記最適化が、予測時点ごとに、前記予測ホライズンについて制御入力のシーケンスを形成する制御入力を生成するようにし、前記制御入力の前記シーケンスを決定するための前記モデルは、少なくともいくつかの予測時点間で変化する、請求項16に記載のシステム。
- 前記予測時点の数は、前記予測ホライズンの長さによって規定される、請求項19に記載のシステム。
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Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2019113926A (ja) * | 2017-12-21 | 2019-07-11 | 株式会社Ihi | モデル予測制御装置 |
JP2022513416A (ja) * | 2019-03-06 | 2022-02-07 | 三菱電機株式会社 | 機械の動作を制御する装置及び方法、並びに記憶媒体 |
Families Citing this family (20)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107615184B (zh) * | 2015-06-05 | 2021-02-09 | 国际壳牌研究有限公司 | 用于针对模型预测估计和控制应用程序中的模型的后台元件切换的系统和方法 |
JP2018041150A (ja) * | 2016-09-05 | 2018-03-15 | オムロン株式会社 | モデル予測制御装置、モデル予測制御装置の制御方法、情報処理プログラム、および記録媒体 |
JP6859633B2 (ja) * | 2016-09-05 | 2021-04-14 | オムロン株式会社 | モデル予測制御装置、モデル予測制御装置の制御方法、情報処理プログラム、および記録媒体 |
US10452043B2 (en) | 2017-02-10 | 2019-10-22 | Johnson Controls Technology Company | Building management system with nested stream generation |
US11307538B2 (en) * | 2017-02-10 | 2022-04-19 | Johnson Controls Technology Company | Web services platform with cloud-eased feedback control |
FR3063265B1 (fr) * | 2017-02-28 | 2019-04-05 | Renault S.A.S | Dispositif de controle de trajectoire d un vehicule |
US20180275621A1 (en) * | 2017-03-24 | 2018-09-27 | Mitsubishi Electric Research Laboratories, Inc. | Model Predictive Control with Uncertainties |
FR3066660B1 (fr) * | 2017-05-22 | 2020-04-03 | Safran Electronics & Defense | Procede de commande d'un circuit electronique commute |
US11501193B2 (en) * | 2017-12-18 | 2022-11-15 | Mitsubishi Electric Research Laboratories, Inc. | Model-based control under uncertainty |
US10860002B2 (en) * | 2018-03-19 | 2020-12-08 | Mitsubishi Electric Research Laboratories, Inc. | Receding horizon reference governor |
US10795330B2 (en) * | 2018-07-30 | 2020-10-06 | Mitsubishi Electric Research Laboratories, Inc. | Symmetry alternating direction method of multipliers |
US10996639B2 (en) * | 2019-03-11 | 2021-05-04 | Mitsubishi Electric Research Laboratories, Inc. | Model predictive control of systems with continuous and discrete elements of operations |
US11124196B2 (en) * | 2019-07-02 | 2021-09-21 | Mitsubishi Electric Research Laboratories, Inc. | Receding horizon state estimator |
CN111025898B (zh) * | 2019-11-07 | 2021-08-24 | 江南大学 | 一种用于流程工业大规模过程控制的降维辨识方法 |
US11579575B2 (en) * | 2019-12-03 | 2023-02-14 | Baidu Usa Llc | Inverse reinforcement learning with model predictive control |
US11334085B2 (en) * | 2020-05-22 | 2022-05-17 | The Regents Of The University Of California | Method to optimize robot motion planning using deep learning |
US20210402980A1 (en) * | 2020-06-26 | 2021-12-30 | Mitsubishi Electric Research Laboratories, Inc. | System and Method for Data-Driven Reference Generation |
US11975725B2 (en) | 2021-02-02 | 2024-05-07 | Toyota Research Institute, Inc. | Systems and methods for updating the parameters of a model predictive controller with learned external parameters generated using simulations and machine learning |
US11977374B2 (en) * | 2021-08-02 | 2024-05-07 | Mitsubishi Electric Research Laboratories, Inc. | System and method for calibrating feedback controllers |
CN114326398B (zh) * | 2021-12-27 | 2024-04-05 | 华中科技大学 | 带有不可稳模态的线性切换系统的控制方法及控制体系 |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH07191709A (ja) * | 1993-12-27 | 1995-07-28 | Toshiba Corp | モデル予測制御のパラメータ設定方法 |
JP2004152265A (ja) * | 2002-09-11 | 2004-05-27 | Fisher Rosemount Syst Inc | プロセス制御システムにおける統合型モデル予測制御および最適化 |
US20140343695A1 (en) * | 2013-05-17 | 2014-11-20 | Mitsubishi Electric Research Laboratories, Inc. | MPC Controller Using Parallel Quadratic Programming |
Family Cites Families (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5659667A (en) | 1995-01-17 | 1997-08-19 | The Regents Of The University Of California Office Of Technology Transfer | Adaptive model predictive process control using neural networks |
US6826521B1 (en) | 2000-04-06 | 2004-11-30 | Abb Automation Inc. | System and methodology and adaptive, linear model predictive control based on rigorous, nonlinear process model |
DE102004058238B4 (de) | 2003-12-03 | 2016-02-04 | Fisher-Rosemount Systems, Inc. | Adaptive, multivariable Prozesssteuerung, die Modellschaltung und Attribut-Interpolation nutzt |
WO2006021125A1 (en) | 2004-08-27 | 2006-03-02 | Eidgenössische Technische Hochschule Zürich | System for controlling hydroelectric power plants |
EP1881786B1 (en) | 2005-05-13 | 2017-11-15 | Trustees of Boston University | Fully automated control system for type 1 diabetes |
US7447554B2 (en) | 2005-08-26 | 2008-11-04 | Cutler Technology Corporation | Adaptive multivariable MPC controller |
US20070055392A1 (en) | 2005-09-06 | 2007-03-08 | D Amato Fernando J | Method and system for model predictive control of a power plant |
US7599751B2 (en) | 2006-10-13 | 2009-10-06 | Cutler Technology Corporation | Adaptive multivariable MPC controller with LP constraints |
US8126575B2 (en) | 2008-03-26 | 2012-02-28 | Fakhruddin T Attarwala | Universal model predictive controller |
US8032236B2 (en) | 2008-09-30 | 2011-10-04 | Rockwell Automation Technologies, Inc. | Asymetrical process parameter control system and method |
US20110016610A1 (en) | 2009-07-27 | 2011-01-27 | Steven Wieder | Sweatband with absorbent bamboo inner layer and related method of use |
JP5569079B2 (ja) | 2010-03-24 | 2014-08-13 | Jfeスチール株式会社 | オンラインモデル同定を用いたモデル予測制御方法および装置 |
US9400491B2 (en) * | 2013-03-15 | 2016-07-26 | Rockwell Automation Technologies, Inc. | Stabilized deteministic optimization based control system and method |
-
2015
- 2015-06-02 US US14/727,970 patent/US10281897B2/en active Active
-
2016
- 2016-06-02 WO PCT/JP2016/067153 patent/WO2016195117A1/en active Application Filing
- 2016-06-02 JP JP2017516816A patent/JP6359182B2/ja active Active
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH07191709A (ja) * | 1993-12-27 | 1995-07-28 | Toshiba Corp | モデル予測制御のパラメータ設定方法 |
JP2004152265A (ja) * | 2002-09-11 | 2004-05-27 | Fisher Rosemount Syst Inc | プロセス制御システムにおける統合型モデル予測制御および最適化 |
US20140343695A1 (en) * | 2013-05-17 | 2014-11-20 | Mitsubishi Electric Research Laboratories, Inc. | MPC Controller Using Parallel Quadratic Programming |
Non-Patent Citations (4)
Title |
---|
AVISHAI WEISS, STEFANO DI CAIRANO: "Robust Dual Control MPC with Guaranteed Constraint Satisfaction", 53RD IEEE CONFERENCE ON DECISION AND CONTROL, JPN6017038732, 15 December 2014 (2014-12-15), pages 6713 - 6718, XP032734063, ISSN: 0003661288, DOI: 10.1109/CDC.2014.7040443 * |
JAMAL DAAFOUZ, JACQUES BERNUSSOU: "Parameter dependent Lyapunov functions for discrete time systems with time varying parametric uncert", SYSTEMS & CONTROL LETTERS, vol. 43, no. 5, JPN6017038730, 2001, pages 355 - 359, XP055296800, ISSN: 0003661287, DOI: 10.1016/S0167-6911(01)00118-9 * |
PHILIPP BRAUN, JURGEN PANNEK, KARL WORTHMANN: "Predictive Control Algorithms: Stability despite Shortened Optimization Horizons", 15TH IFAC ON CONTROL APPLICATIONS OF OPTIMIZATION, JPN6017038734, 13 September 2012 (2012-09-13), pages 274 - 279, XP055296745, ISSN: 0003661289, DOI: 10.3182/20120913-4-IT-4027.00042 * |
VERONICA ADETOLA, DARRYL DEHAAN, MARTIN GUAY: "Adaptive model predictive control for constrained nonlinear systems", SYSTEMS & CONTROL LETTERS, vol. 58, no. 5, JPN6017038728, 2009, pages 320 - 326, XP026005393, ISSN: 0003661286, DOI: 10.1016/j.sysconle.2008.12.002 * |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2019113926A (ja) * | 2017-12-21 | 2019-07-11 | 株式会社Ihi | モデル予測制御装置 |
JP2022513416A (ja) * | 2019-03-06 | 2022-02-07 | 三菱電機株式会社 | 機械の動作を制御する装置及び方法、並びに記憶媒体 |
JP7183446B2 (ja) | 2019-03-06 | 2022-12-05 | 三菱電機株式会社 | 機械の動作を制御する装置及び方法、並びに記憶媒体 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
US20160357169A1 (en) | 2016-12-08 |
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