phương pháp điều khiển theo mô hình dự báo mpc

Thiết kế môn học :
Lời nói đầu:
Ngày nay do sự bùng nổ của tiến bộ kỹ thuật trong lĩnh vực điện ,điện tử và tin
học,trong những năm gần đây đã dẫn đến sự thay đổi sâu sắc cả về lý thuyết và thực
tế của lĩnh vực điều khiển chuyển động .
Các đối tợng điều khiển trong công nghệ cao thờng có yêu cầu điều khiển phức
tạp cần có độ chính xác cao.Ngời ta thấy rằng các hệ điều khiển phản hồi tuyến tính
với hệ số khuếch đaị không đổi thông thờng có thể hoạt động tốt trong một điều
kiện làm việc ổn định , nhng khi có nhiều tác động nên hệ thống hoặc tham số của
hệ thay đổi thì chất lợng của hệ thống điều khiển sẽ bị ảnh hởng .Do vậy hiện nay
chất lợng của hệ điều khiển luôn là yêu cầu đợc quan tâm hàng đầu , nên các phơng
pháp nâng cao độ chính xác trong hệ điều khiển vẫn là mục tiêu quan trọng trong
nghiên cứu phát triển kỹ thuật điêù khiển .
Hiện nay có một số phơng pháp nâng cao độ chính xác của hệ thống điều khiển
chuyển động ,nh điều khiển thích nghi ,tự chỉnh ,điều khiển theo mô hình dự báo
.Thiết kế này nghiên cứu tổng quan về phơng pháp điều khiển theo mô hình dự báo.
Do hạn chế về năng lực nên trong đồ án còn nhiều thiếu sót, em rất mong đợc
sự góp ý ,nhận xét của các thầy cô.Em xin chân thành cảm ơn.
Sinh viên: nguyễn văn vơng Lớp: ĐTĐ-43- ĐH
Trang : 1
Thiết kế môn học :
Chơng1:Tổng quan về MPC
1.1. Phơng pháp điều khiển theo mô hình dự báo ( Model predictive cổntl
MPC)
1.1.1.Quá trình phát triển của phơng pháp điều khiển theo mo hình dự
báo MPC
Phơng pháp điều khiển theo mô hình dự báo, gọi tắt MPC, là một tập hợp các
thuật toán để tính toán một tập hợp các biến đầu vào nhằm tối u hoá các đáp ứng t-
ơng lai của đối tợng. Đầu tiên, lý thuyết ứng dụng nhiều cũng có thể là các yếu tố
liên quan tới khả năng và trình độ của ngời thực hiện điều khiển quá trình.
Chính những hạn chế này đã dẫn đến sự phát triển của một phơng pháp điều

khiển dựa trên mô hình mà qua đó, bài toán tối u hoá động cơ học đợc giải quyết
theo từng trờng hợp điều khiển nhất định. Các đầu vào của quá trình đợc tính toán
nhằm tối u hoá các đáp ứng tơng lai của đối tợng trong một khoảng thời gian nhất
định đợc gọi là khoảng dự báo. Về mặt tổng quát, chúng ta có thể sự dụng bất kỳ
một mục tiêu mong muốn nào. Về mặt nguyên tắc, qúa trình của đối tợng có thể đ-
ợc mô tả theo một mô hình cụ thể. Mô hình này có thể biểu diễn dới dạng toán học
theo yêu cầu. Các điều kiện đầu vào và đầu ra của quá trình đợc trực tiếp đa vào
việc hình thành bài toán, vì vậy trong tơng lai việc vi phạm các điều kiện ràng buộc
là có thể dự báo đợc và cho phép tránh đợc việ vi phạm các điều kiện ràng buộc đó.
Đầu vào đầu tiên của của dãy các đầu vào tối u đợc đa vào đối tợng và bài toán đợc
giải lại tại khoảng thời giantiếp theo bằng cách sử dụng các đại lợng đã đựơc cập
nhật của quá trình. Bên cạnh sự phát triển của công nghệ điều khiển linh hoạt, công
nghệ mới về nhận dạng quá trình cũng đợc phát triển cho phép ớc tính nhanh các
mô hình động học từ dữ liệu kiểm tra, do đó làm giảm đáng kể các chi phí páht triển
mô hình. Chính phơng pháp mô hình hoá và điều khiển quá trình công nghiệp này
đợc gọi là công nghệ phát triển theo mô hình dự báo.
1.1.2. Khái niệm phơng pháp điều khiển theo mô hình dự báo:
Phơng pháp điều khiển theo mô hình dự báo là một quá trình thiết kế điều
khiển mạch vòng hở, ở đó tại mỗi chu kỳ cắt mẫu k, thông số đo đợc của đối tợng
và mô hình của quá trình đợc dùng để dự báo tín hiệu đầu ra tơng lai của hệ thống.
Với việc dự báo này, m tín hiệu điều khiển của u(k+ i/k), i = 0, 1, 2.m-1 đợc tính
toán bằng việc cực tiểu hàm
MinJ
p
(k)
u(k+i /k),i = 0,1,2, m-1
J
p
(p) trong khoảng thời gian dự báo p.
Hàm J

p
(k) phụ thuộc vào các điêu kiện ràng buộc cảu đầu vào điều khiển
u(k+ i/k), i = 0, 1, 2.m-1, trạng thái x(k+ i/k), i = 0, 1, 2.p, và đầu ra y(k+ i/k), i
= 0, 1, 2.p
Trong đó:
- x(k+ i/k), y(k+ i/k): Là trạng thái và đầu ra tại thời điểm k+i. Chúng đợc dự báo
dựa trên trạng thái và đầu ra đo đợc tại thời điểm k, đó là x(k/k) và y(k/k)
Sinh viên: nguyễn văn vơng Lớp: ĐTĐ-43- ĐH
Trang : 2
Thiết kế môn học :
-u(k+i/k)tin hiệu điều khiển tại thời điểm k+i, đợc tính toán bằng việc tối u hàm
Jp(k) tại thời điểm k;u(k/k) là tín hiệu điều khiển đơc thực hiện tại thời điểm k
p: là miền dự báo
m: là miền điều khiển
Giả thiết không có hoạt động điều khiển sau thời điểm k+m-1, có nghĩa là
u(k+i/k) =0 với i m. Trong bớc thực hiện tiếp theo, chỉ có tien shiệu điều khiển đ-
ợc tính toán đầu tiên u(k/k) là đợc thực hiện. ở chu kỳ cắt mẫu tiếp theo, hàm J lại
đợc tối u hoá vơí các thông số mới đo đợc từ đối tợng. Mục tiêu của việc đa các
thông số mới đo đợc vào hệ thống tại mỗi bớc là để bù vào các nhiễu không đo đợc
và độ không chính xác cảu mô hình. Chính hai yếu tố này làm cho đầu ra thực tế
của quá trình khác so với đầu ra dự báo của mô hình.
1.1.3 ứng dụng của phơng pháp điều khiểnt theo mô hình dựbáo trong công
nghiệp:
Phơng pháp điều khiên theo mô hình dự báo MPC đã đợc các ngành công
nghiệp khác nhaunghiên cứu và ứng dụng rộng rãi [ TLTK-1]. Các ứng dụng của
phơng pháp này có thể kể đến là: điềy khiển theo mô hình dự báo tự học (MPHC);
điều khiển ma trận
a.Điều khiển theomô hình dự báo tự học (MPHC)
ứng dụng đầu tiên của công nghệ MPC là MPHC ( Model Predictive
Heuristic Control), điều khiển theomô hình dự báo tự học, dới dạng một phần mềm

có tên gọi IDCOm (Identification and Command), hay là nhận dạng và ra lệnh, đặc
tính tiêubiểu của phần mềm IDCOM là:
-Mô hình đáp ứng xung của đối tợng, tuyến tính đầu vào hoặc các biến bên
trong
-Đối tợng có đặc tính bậc hai trong một khoảng dự báo có giới hạn
-Đáp ứng đầu ra tơng lai của đối tợng là một quỹ đạo chuẩn
-Các điều kiện ràng buộc đầu vào và đầu ra đợc đa vào bài toán.
-Đầu vào tối u đợc tính toán bằng phơng pháp nhận dạng tự học qua lại, đợc
hiểu là nhận dạng kép.
Hình 1.1:các biến đầu vào và đầu ra của một quá trình
Trong hình 2.12 ở trên, các đầuvào quá trình trựctiếp tác dộng tới các đầu ra của
quá trình. Các đầu vào của quá t rình đợc chia thành hai loại biến, biến MV- biến
điều khiển, những biến mà độ diểu khiển có thể điều chỉnh đợc, biến DV- biến
nhiễu, những biến không điều khiển đợc. Đầu ra của quá trình đợc gọi là CV- biến
điều khiển.
Sinh viên: nguyễn văn vơng Lớp: ĐTĐ-43- ĐH
Trang : 3
Thiết kế môn học :
Mối quan hệ giữa biến đầu vào và biến đầu ra của quá trình đợc biểu hiện
thông qua mô hình đáp ứng xung giới hạn rời rạc FIR ( Finite Impulse Répóne).
Đối với hệ SISO, mô hình FIR đợc biểu diễn nh sau:
y
k+j
=

=
N
i 1
h
i

u
k+j-1
Mô hình này dự báo đầu ra vào một thời điểm nhất định phụ thuộc vào việc kết hợp
tuyến tính giá trị đầu và quá khứ; h
i
là các hệ số đáp ứng xung. Hàm này đợc chặn
tại thời điểm mà tại đó các đầu vào quá khứ không còn khả năng tác động tới đầu
ra , điều nảy chỉ có thể xảy ra ở các đối tợng ổn định.
Đáp ứng xung giới hạn đợc các định từ các dữ liệu kiểm tra của dối tợng
bằng cách dùng một thuật toán đợc thiết kế nhằm tối thiểu hoá sai lệch về cấu trúc
giữa đáp ứng của đối tợng và các đáp ứng xung mô hình dự báo. Thuật toán tơng tác
thu đợc tiến hành điều chỉnh các hệ số đáp ứng xung tại mỗi bớc theo nguyên tắc
sai lệch liên tục giảm dần. Thuật toán này đợc dùng để đa các giá trị ớc tính tham
số không lệch theo đại lợng nhiễu đầu ra. Bài toán điều khiển đợc giải bằng chính
thuật toán này va flu ý thêm quá trình điều khiển là một bớc nhận dạng qualại.
Trong bài toán nhận dạng, chúng ta biết các đầu ra, đầu vào và yêu cầu là ớc tính
các hệ số. Trong bài toán điều khiển, chúng ta biết quỹ dậi đầu ra mong muốn và hệ
số mô hình với yêu cầu là ớc tính các đầu vào cần thiết. Bởi vì việc dự báo đầu ra là
giao điểm giữa các vector hệ số, nên một thuật toán tơng tự cũng có thể áp dụng để
tìm ra một trong hai kết quả đó. Bản chất tơng tác của thuật toán điều khiển là cho
phép kiểm tra các điều kiện ràng buộc đầu vào và đầu ra khi tìm ra đáp án của bài
toán. Do luật điều khiển không phải là tuyến tính và không thể biểu diễn nh dạng
một hàm truyền, nên phơng pháp này đợc đề cập tới là phơng pháptự học. Ngày
nay thuật toán này còn đợc biết đến nh là bộ điều khiển MPC phi tuyến tính.
Thuật toán MPC dự báo đợc một quỹ đạođầu ra tơng lai bám sát với quỹ đạo
chuẩn. Toạ độ của đáp ứng mạch kín mong muốn đợc đặt theo hằng số thời gian
của quỹ đạo chuẩn
Bốn cấp điều khiển của MPHC đó là:
Cấp 3: Kế hoạch về thời gian và không gian của quá trình sản xuất
Cấp 2: Tối u hoá các điểm đặt nhằm tối thiểu hoá chi phí và đảm bảo chất

lợng, số lợng của quá trình.
Cấp 1: Điều khiển đa biến động học của đối tợng
Cấp 0: Điều khiển các hệ thống lệ thuộc : điều khiển PID
Lợi ích cơ bản không phải là việc đơn giản giảm các lao động của một biến
điều khiển thông qua bộ điều khiển động học ở cấp 1 mà lợi ích thực tế có đợc từ
cấp 2, tại đó bộ điều khiển động học cho phép điểm đặt củabiến điều khiển chuyển
động bám theo một điều kiện ràng buộc và không vi phạm điều kiện ràng buộc đó.
Sinh viên: nguyễn văn vơng Lớp: ĐTĐ-43- ĐH
Trang : 4
Thiết kế môn học :
Vấn đề này đã mang lại một lợi ích lớn hơn trong kinh tế khi sử dụng công nghệ
MPC
ứng dụng của thuật toán MPHC đợc dùng trong các nhàmáyPVC, nhà máy
phát điện bằng hơi nớc. Các ví dụ này chính là các quá trình đa biến có điều kiện
ràng buộc. Ví dụ, bài toán bài toán về nhà máy phát điện hơi nớc là việc điều khiển
nhiệt độ và áp xsuất của hơi nớc chuyển tới turbine. Thời gian đáp ứng quá trình
củắng dụng này lại có quan hệ nghịch đối với sức tải của hệ thống. Vấn đề phi
tuyến tính đợc xử lý bằng cách sử dụng một bộ điều khiển có thời gian mẫu dao
động. Những ứng dụng này đã tiết kiệm ở các nhà máy hàng trăm nghìn Dollar Mỹ.
b.Điều khiển ma trận động học DMC ( Dynamic Matrix Control)
ứng dụng thứ hai của MPC đợc biết đến khi các kỹ s của nhà máy Sheel Oil phát
triển công nghệ MPC độclập vào đầu những năm 70. Thuật toán mà họ sử dụng đợc
gọi là điều khiển ma trận động học
DMC có khả năng giải quyết đợc vấn đề phi tuyến tính và các điều khiển ràng buộc.
Đặc điểm cơ bản của thuật toán điều khiển DMC là:
Mô hình đáp ứng bớc tuyến tính áp dụng cho đối tợng.
Đối tợng có đặc tính bậc hai trong một khoảng dự báo có giới hạn.
Đáp ứng đầu vào tơng lai của đối tợng đợc xác định bằng cách bám theo
và càng sát các điểm càng tốt.
Đầu vào tối u đợc tính toán theo phơng pháp giải một bài toán bình phơng

cực tiếu.
Mô hình đáp ứng bớc tuyến tính dùng thuật toán DMC kết hợp những thay
dổi của đầu ra quá trình với hệ số thay đổi của đầu vào trong quá khứ, hay
còn gọi là bớc chuyển đầu vào. Đối với hệ SISO, mô hình đáp ứng bớc có
dạng:
y
k+j
=


=
1
1
N
i
S
i
u
k+j-1
+ S
N
u
k+j-N
Trong đó:
s
i
là các hệ số đáp ứng bớc
Về mặt toán học, đáp ứng bớc đợc định nghĩa là tích phân cuả đáp ứng xung.
Các đầu ra đợc xử lý bằng phơng pháp xếp chồng. Bằng cách sử dụng mô hình đáp
ứng bớc, chúng ta có thể dự báo đợc thay đổi đầu ra tơng lai khi có kết hợp tuyến

tính của các bớc đầu vào tơng lai. Ma trận điều kiện ràng buộc hai yếu tố này đợc
gọi là ma trận động học. Sử dụng phơng pháp này cho phép ta tính toán đợc vector
tối u khi giải bài toán bình phơng cực tiêủ. Điều khiển tiền định đợc đa vào bài toán
bằng cách hiệu chỉnh các đầu ra tơng lai dự báo.
Mục tiêu của bộ điều khiển DMC là đa ra kết quả đầu ra bám theo các điểm
đặt theo phơng pháp bình phơng cựctiểu. Việc này tơng tự nh việc tăng kích thớc
của thành phần chéo trong ma trận vuông kết quả trớc khi nghịch đảo. Điều này
Sinh viên: nguyễn văn vơng Lớp: ĐTĐ-43- ĐH
Trang : 5
Thiết kế môn học :
tính toán đợc các bớc chuyển đầu vào và đáp ứng đầu ra. Cùng với quỹ đạo chuẩn
IDCOM, phơng pháp này tạo nên độ bền vững của sai số của mô hình.
Thuật toán DMC có tác dụng chuyển hệ thống từ trạng thái xác lập tối u này
sang trạngt hái xác lập tối u khác. Mậc dù phơng pháp giải hệ thống tuyến tính đa
ra các đầu vào và đầu ra tối u của quá trình, thì thuật toán DMC, do ảnh hởng của
nhiễu động học,làm cho các đầu vào chuyển dịch lệch so với đầu vào tối u để có đ-
ợc các đầu ra tại trạng thái xác lập tối u. Vì dịch chuyển đầu vào sai lệch so với đầu
vào tối u có thể khó khăn hơn nhiều so với dịch chuyển các giá trị khác, nên hệ
thống điều khiển có thể đa ra một lựa chọn khác hợp lý hơn. Thuật toán DMC sẽ đa
vào một phơng trình cho mỗi đầu vào trong mô hình của quá trình. Phơng trình mới
này yêu cầu tổng các bớc dịch chuyển của một đầu vào nhất định sẽ bằng tổng các
bớc điều chỉnh đầu vào cần thiết để nó đạt tới kết quả tại trạng thái xác lập tối u.
Điều này cho phép các dầu vào đợc chuyển động tự do trong một bớc nhất định nào
đó nhng nó yêu cầu kết quả đầu vào ở trạng tháicác lập tối u phải thoả mãn theo
một bình phơng cực tiểu.
Hai thuật toá IDCOM và DCM chính ka thế hệ dầu tiên của công nghệ
MPC,chúng có một tác động to lớn đối với điều kgiển quá trình công nghiệp và đợc
dùng để tìm ra những bớc chuyển thần kì của công nghệ MPC trong công nghiệp.
c.điều khiển theo mô hình dự báo tự học đa biến(IDCOM-M).
Khi công nghệ MPC đã đợc ứng dụng một cách rộng rãi hơn,các bài toán áp dụng

công nghệ MPC lại càng trở nên phức tạp bvới quy mô rộng lớn hơn,các kỹ s điều
kgiển đã ứng dụng công nghệ MPC thú hai vào các ván đề thực tế.thuật toán QDMC
cung cấp một cách tiếp cận hệ thống khi các điều kiện ràng buộc cứng của đầu vào
và đầu ra nhng không mang lại một giải pháp có tính khả thi .Ví dụ một nhiễu tiền
định hoàn toàn có thể dẫn đến một hệ bậc hai không khả thi và quá trình điều khiển
sẽ phải xử lý thế nào đối với trờng hợp này? Việc tạo lập điều kiện ràng buộc mềm
không thể giải quyết đợc bởi vì nó cho phép tất cả các điều kiện ràng buộc có thể bị
vi phạm ở một chừng mực nào đó. Tuy nhiên rõ ràng có một số điều kiện ràng buộc
đầu ra quan trọng hơn những điều kiện ràng buộc khác và do vậy những điều kiện
ràng buộc quan trọng này không đợc phép vi phạm.
Trên thc tế, các đầu vào và đầu ra của quá trình có thể bị mất đi trong bớc điều
khỉên thực tế do tín hiệu phâqnf cứng bị sai lệch, hay điều kiện bão hoà do có sự
can thiệp trực tiếp của ngời vận hành. Và chúng có thể quay trở lại bài toán điều
khiển vào bất kỳ khoảng thời gian cắt mẫu nào. Điều này có nghĩa là cấu trúc cảu
bài toán và bậc tự do điều khiển có thể thay đổi. Hình vữ dới đây mô tả dạng ma
trận của hàm truyền quá trình trong ba trờng hợp tổng quát.
Hình1.2:Cấu trúc của quá trình quyết định bậc tự do của bộ điều khiển
Sinh viên: nguyễn văn vơng Lớp: ĐTĐ-43- ĐH
Trang : 6
Thiết kế môn học :
Trờng hợp ma trận vuông xuất hiện, khi đối tợng có số lợng biến đầu vào MV bằng
số lợng biến đầu ra CV, do đó bậc tự do bằng 0, bài toán điều khiển này có một giải
pháp duy nhất.
Trờng hợp phổ biến hơn là ma trận ngang khi đối tợng có nhiều biến đầu vào MV
hơn biến đầu ra CV. Lúc này bậc tự do d thừa sử dụng cho mục tiêu khác ví dụ nh
điều khiển đối tọng bám chặt hơn điểm vận hành tối u.
Trong trờng hợp điều khiển bị bão hoà hoặc bớc điều khiển ở cấp thấp hơn bị
mất, đối tợng rơi vaò tình trạng có nhiều biến đầu ra CV hơn biến đầu vào MV. Đât
là trờng hợp ma trận dọc. Trong trờng hợp này, việc thoả mãn mọi mục tiêu điều
khiển không thể thực hiện đợc, các yêu cầu diều khiển cần phải đợc nới lỏng ở một

chừng mực nào đó, ví dụ nh tối thiểu hoá việc vi phạm đầu ra theo phơng pháp bình
phơng cực tiểu.
Ngoài ra, việc chuyển các yêu cầu điều khiển thàn các hệ số liên quan của
hàm mục tiêu đơn là rất khó khăn. Việc đa tất cả các thành phần bù cần thiết vào
một hàm mục tiêu đơn có nghĩa là các hệ số liên quan phải đợc gắn với giá trị của
các vi phạm điểm đặt đầu ra, vi phạm điều kiện ràng buộc mềm đầu ra, các bớc đầu
vào và vi phạm mục tiêu đầu vào tối u. Đối với bài toán phức tạp hơn thì không dễ
gì chuyển đợc các yêu cầu điều khiển thành một hệ gồm các hệ số liên quan. Nói
tóm lại việc kết hợp các mục tiêu khác nhau vào một hàm mục tiêu sẽ không cho
phép ngời điều khiển phản ánh đợc yêu cầu vận hành thực tế. Để giải quyết những
vớng mắc trên, điều khiển theo mô hình dự báo tự học đa bíên ( IDCOM-M) đã đợc
phát triển với những đặc điểm cơ bản sau:
+ Mô hình đáp ứng xung tuyến tính của đối tợng.
+ Có bộ kiểm tra khả năng điều khiển nhằm phát hiện hệ thống đối tợng con
ở điều kiện xấu.
+ Tạo lập một hàm đa mục tiêu, mục tiêu đầu vào bậc hai đa ra mục tiêu đầu
ra bậc hai.
+ Cho phép điều khiển một điểm đơn lẻ trong tơng lai đối với mỗi đầu ra, gọi
là điểm ngẫu nhiên trên quỹ đạo chuẩn.
+ Tính toán một bớc chuyển đơn lẻ cho mỗi đầu vào.
+ Các điều kiện tàng buộc có thể là điều kiện ràng buộc cứng, mềm với điều
kiện ràng buộc cứng đợc u tiên hơn.
Bộ điều khiển IDCOM-M duy trì mô hình đáp ứng xung tuyến tính của đôí t-
ợng có dùng thuật toán IDCOM. Tuy nhiên, bộ điều khiển IDCOM-M bao gồm một
bộ kiẻm tra khả năng điều khiển. Dựa trên tập hợp các đầu vàp và đầu ra hiện taị, bộ
kiểm tra này sẽ lựa chọn đầu ra nào đợc điều khiển một cách độc lập.
Một đặc điểm quan trọng của thuật toán IDCOM-M là nó sử dụng hai hàm
mục tieu riêng biệt , một hàm cho đầu vào và một hàm cho đầu ra. Hàm mục tiêu
đầu ra bậc hai đợc tối thiểu hoá trớc phụ thuộc theo các điều kiện ràng buộc cứng
đầu vào. Thời điểm mà đầu ra bám theo giá trị mong muốn thị gọi là điểm ngẫu

Sinh viên: nguyễn văn vơng Lớp: ĐTĐ-43- ĐH
Trang : 7
Thiết kế môn học :
nhiên. Cái tên này xuất phát từ thực tế các giá trị dự báo và giá trị mong muốn nằm
trong quỹ đạo chuẩn bậc một, mà quỹ đạo này bắt đầu tại giá trị hiện tqại đo đợc và
dần dần bám theo điểm đặt. Mỗi đầu ra có hai tham số hiệu chỉnh cơ bản điểm ngẫu
nhiên và thời gian đáp ứng mạch kín để xác định quỹ đạo chuẩn.
Khi giải pháp cho bài toán tối u đầu ra không phải là duy nhất và bậc tự do
của ma trận > 0 thì cần giải thêm baì toán tối u đầu vào. Tối thiểu hoá hàm mục tiêu
đầu vào bậc hai yêu cầu phải phụ thuộc vào các điều kiện ràng buộc duy trì giá trị
đầu ra ở trạng thái tối u hoá đầu ra.
Phơng pháp IDCOM-M bao gồm hai loại điều kiện ràng buộc cứng và mềm.
Điều kiện ràng buộc cứng đợc u tiên hơn mềm. Khi tính toán khả thi, điều kiện ràng
buộc cứng có mức độ u tiên thấp nhất sẽ bị loại bỏ và bài toán đợc lặp lại.
Quá trình tính toán tiêu biểu nh sau:
Xác định các đầu vào và đầu ra của quá trình.
Xác định dãy các đầu ra điều khiển bằng bộ kiểm tra khả năng điều khiển.
Tối u hoá đầu ra.
Tối u hoá đầu vào.
Thuật toán IDCOM-M đợc coi là thế hệ thứ ba của công nghệ MPC. Phơng
pháp này cho phép phân biệt các loại điều kiện ràng buộc ( cứng, mềm và xếp loại)
đa ra một cơ cấu giải quyết tính bất khả thi của bài toán, chỉ ra đợc các vấn đề khi
cơ cấu điều khiển thay đổi thực sự và cho phép khả năng dao động của quá trình
rộng hơn cùng với các yêu cầu của bộ điều khiển.
Tóm lại, chơng này đã giới thiệu tổng quan về các phơng pháp điều khiển
theo mô hình dự báo MPC qua đó có thể đánh giá hệ thống điều khiển theo mô hình
dự báo có những u điểm là:
- Khả năng ứng dụng trong nhiều hệ thống ngay cả khi tham số của hệ
biến đổi.
- Có khả năng khử ảnh hởng của nhiẽu đầu vào và đẩu ra.

Ch ơng 2:
xây dựng hệ thống điều khiển theo mô hình dự báo
Sinh viên: nguyễn văn vơng Lớp: ĐTĐ-43- ĐH
Trang : 8
Thiết kế môn học :
2.1. Đặt vấn đề:
Nh đã trình bày ở chơng I, ta có sơ đồ khối hệ thống điều khiển theo mô hình
dự báo ở hình 2.1. MPC là một phơng pháp điều khiển các hệ thống động học, trong
đó sử dụng một mô hình tờng minh của đối tợng để dự đoán tín hiệu đầu ra tơng lai
của hệ thống tại các chu kỳ cắt mẫu nhất định. Tại mỗi thời điểm lấy mẫu, dựa trên
những thông tin đầu ra đợc dự báo, hệ thống điều khiển sẽ giải một bài toán tối u để
đa ra các tín hiệu điều khiển tối u, đảm bảo cho tín hiệu ra luôn luôn bám theo tín
hiệu chuẩn mong muốn.
Hình 2.1:Sơ đồ khối hệ thống điều khiển theo mô hình dự báo
Kết quả thu đợc của bài toán tối u là một số giá trị tín hiệu điều khiển ứng với
một số thời diểm lấy mẫu trong tơng lai nhng chỉ có giá trị tín hiệu điều khiển đầu
tiên là đợc sử dụng và tác động vào đối tợng điều khiển. Tại kỳ lấy mẫu tiếp theo
bài toán đợc lặp lại bằng cách sử dụng các đại lọng đã đợc cập nhật của quá trình.
Nh vậy, để xây dựng bộ điều khiển theo mô hình dự báo ta thực hiện các bớc
sau:
+ Xây dựng mô hình dự báo tờng minh biểu điễn động học của đối tợng thực.
+ Tính toán đầu ra chuẩn mong muốn.
+ Tính toán đầu ra của mô hình dự báo ở một số thời điểm trong tơng lai
y^(k+j/k). Từ đó xác đinh đợc sai số e(k+j/k) = y
r
(k+j/k)-y^ (k+j/k).
+ Tối thiểu hoá hàm mục tiêu J, sẽ tính toán đợc các vector tín hiệu điều
khiển tơng ứng.
+ Giá trị điều khiển đầu tiên sẽ đợc đặt vào đối tợng.
Trong chơng này sẽ xây dựng thuật toán của bộ điều khiển theo mô hình dự

báo tổng quát cho một hệ thống tuyến tính tham số không đổi.
2.2. Đối tợng điều khiển.
Xét một đối tợng điều khiển tuyến tính tham số không biến đổi nh hình vẽ
2.2
Hình 2.2:Sơ đồ khối mô tả đối tợng điều khiển
Trong đó:
u là vector tín hiệu điều khiển
W là vector nhiễu không đo đợc
D là vector nhiễu đo đợc
Sinh viên: nguyễn văn vơng Lớp: ĐTĐ-43- ĐH
Trang : 9
Thiết kế môn học :
Y là vector đầu ra của đối tợng
Giả sử đối tợng điều khiển bậc n, tức là có n trạng thái đầu vào r
u
và m đầu
ra. Đối tợng điều khiển đợc mô tả bằng hệ phơng trình trạng thái gián đoạn dạng
tổng quát nh sau:
x
m
(k+1) = A x
m
(k+1) + B
u
u
m
(k)+B
v
v(k)+B
w

w(k) (2-1)
y
m
(k)=Cx
m
(k)
Trong đó
+ x
m
(k) là véc tor trạng thái của đối tợng.
x
m
(k)= [X
1
(k), X
2
(k), , X
n
(k)]
T
+ y
m
(k) là vector đầu ra của đối tợng
y
m
(k)=[y
1
(k), y
2
(k) y

m
(k)]
T
+ u
m
(k) là vector đầu ra của đối tợng
u
m
(k)=[u
1
(k), u
2
(k) u
m
(k)]
T
+ v
m
(k) là vector đầu ra của đối tợng
v
m
(k)=[v
1
(k), v
2
(k) v
m
(k)]
T
+ w

m
(k) là vector đầu ra của đối tợng
w
m
(k)=[w
1
(k), w
2
(k) w
m
(k)]
T
A, B,C: Là các ma trận tham số của đối tợng. Các ma trận này không thay đổi theo
thời gian. A là ma trận bậc (n x n). B là ma trận (n x r
u
). C là ma trận bậc ( m x n).
B
v
là ma trận bậc (n x r
v
). B
w
là ma trận bậc (n x w
v
)
2.3.Xây dựng mô hình dự báo.
Về nguyên tắc có thể xây dựng mô hình toán học tờng minh biểu diễn một
đối tợng. Sụ phát triển của công nghệ điều khiển linh hoạt, công nghệ mới về nhận
dạng quá trình cũng đợc phát triển cho phép xây dựng các mô hình rất nhanh từ dữ
liệu thu đợc từ đối tợng thực.

Mô hình dự báo là một bộ phận rất quan trọng trong hệ thống điều khiển dự
báo mô hình. Nhiệm vụ của mô hình dự báo là tại mỗi thời điểm lấy mẫu k sẽ dự
đoán đợc tín hiệu đầu ra ở một số thời điểm tơng lai cảu hệ thống.
Trong phần này ta sẽ đa ra cấu trúc của mô hình dự báo.Mô hình dự báo có
thể là mô hình hở hoặc kín. Dựa trên phơng trình trạng thái mô tả đối tợng điều
khiển (2-1) ta có phơng trình trạng thái của mô hình dự báo tại thời điểm k+j nh
sau:
x(k+j/k) = Ax(k+j-1/k) +Bu(k+j-1/k) (2-2)
y(k+j/k)= Cx(k+j/k)
Trong đó:
j = 1-p. Với p là miền dự báo tơng lai
x(k+i/k), y(k+i/k): là các vector trạng thái và đầu ra tại thời điểm k+i.
Chúng đợc dự đoán dựa trên trạng thái đầu ra đo đợc tại thời điểm k,
x(k/k) và y(k/k).
Sinh viên: nguyễn văn vơng Lớp: ĐTĐ-43- ĐH
Trang : 10
Thiết kế môn học :
X(k+j/k)=[ x
1
(k+j/k), x
2
(k+j/k), , x
n
(k+j/k)]
T
Y(k+j/k)=[ y
1
(k+j/k), y
2
(k+j/k), , y

n
(k+j/k)]
T
U(k+j/k) : Là tín hiệu điều khiển tại thời điểm k+j đợc tính toán bằng việc tối u hoá
hàm mục tiêu Jp(k) tại thời điểm k; u(k/k) là tín hiệu điều khiển đợc thực hiện tại
thời điểm k
u(k+j/k)=[ u
1
(k+j/k), u
2
(k+j/k), , u
ru
(k+j/k)]
T
Để xây dựng mô hình dự báo, sử dụng phơng pháp truy hồi nh sau:
- Tại thời điểm k+1, tín hiệu ra của mô hình đợc viết ở dạng sau:
- Y(k+1/k)= Cx(k+1/k)
Sử dụng phơng trình trạng thái (2-2) tại thời điểm k+1 ta nhận đợc phơng trình đầu
ra nh sau:
Y(k+1/k)=C[Ax(k/k)+Bu(k/k)] (2-3)
=CAx(k/k)+CBu(k/k)
Tín hiệu điều khiển tại thời điểm k đợc tính theo phơng trình sau:
u(k/k)=

u(k/k)+u(k-1/k)
Trong trờng hợp tổng quát do k biến thien từ 1 đến N nên có thể coi u(k-
1/k)= 0 do đó phơng trình (2-3) có thể viết thành:
Y(k+1/k) =CAx(k/k)+CB

u(k/k) (2-4)

Từ phơng trình (2-4) cho thấy tín hiệu đầu ra của mô hình dự báo tại thời điểm k+1
có thể đợc tính dựa trên trạng thái của nó tại thời điểm k và độ thay đổi tín hiệu điều
khiển giữa thời điểm k-1 và k
J=2
Bầng phơng pháp tơng tự tín hiẹu đầu ra của mô hình tại thời điểm k+2 co thể nhân
đợc
Y(k+2/k)=C[Ax(k+1/k)+Bu(k+1/k)]
=Cax(k+1/k)+Cbu(k+1/k)
=Cax[Ax(k/k)+B

u (k/k)]+CB[

u (k/k)+

u(k+1/k)]
=CA
2
x(k/k)+C(A
1
+A
0
)B

u(k/k)+CA
0
B

u(k+1/k) (2-5)
trong đó:

u (k/k) là độ thay đổi tín hiệu điều khiển khiển từ điểm lấy mẫu k đến k+1
Bằng phơng pháp truy hồi ta có thể tính đợc đầu ra của mô hình tai thời điểm
k+p,tức là sau p bớc tính kể từ thời diểm lấy mẫu hiện tại k
Y(k+p/k)=CA
p
x(k/k)+C(

=
p
j
A
1
j-1
)B

u(k/k)+
+ C(


=
1
1
p
j
A
j-1
)B

u(k+1/k)+ +CA
0

B

u(k+p-1/k) (2-6)
Từ các phơng trình (2-4),(2-5),(2-6)ở trên ta xxây dựg đợc phơng trình ở dậng ma
trân nh sau:
Sinh viên: nguyễn văn vơng Lớp: ĐTĐ-43- ĐH
Trang : 11
Thiết kế môn học :












+
+
+
)/(

)/2(
)/1(
kpky
kky
kky

=














)/(

)/(
)/(
2
kkxCA
kkxCA
kkCAx
p
+

+


=

=

BCABACBAc
BAAC
BCA
p
j
j
p
j
0
1
1
1

1
1ạ
01
0
)( )(

0 0 )(
0 0












+
+

)/(

)/1(
)/(
kpku
kku
kku

Đặt các véctor sau:
-Y=[y(k+1/k),y(k+2/k), ,y(k+p/k)]
T
trong đó vector y(k+j/k),j=1-p là vector đầu ra tại thời điểm k=j có dạng nh sau
y(k+j/k)= [y
1
(k+j/k),y
2
(k+j/k), ,y
m
(k+j/k)]
T
Với m là số đầu ra của đối tợng.Bậc của ma trận Y là[ (p x m) x1]

U=[

u(k/k),

u(k+1/k), ,

u(k+p-1/k)]
T
]
Trong đó

u(,j=1-p là một vector tín hiệu tại thời điểm k+j có dạng nh sau:

u(k+j/k)=[

u

1
(k+j/k), u
2
(k+j/k) ,

u
ru
(k+j/k)]
T
Bậc của ma trận là [(pxr
u
) x 1]
+H=[CA,CA
2
, ,CA
p
]
Bậc của ma trận H là [(pxm) x 1]
G=

110
1


0 0
0 0
p
p
p
GGG
G
G
Trong đó:
G
P-1
=CA
0
B
G
P-1
=C(A
1
+A
0
)B

G
P-1
=C(








=

1
1
1ạ
p
j
A
)B
Bậc của ma trận G là [(pxm) x (pxr
u
)].
Nh vậy ta có hệ phơng trình ma trận của mô hình dự báo:
Y=Hx(k/k)+G

U (2-7)
2.4.xây dựng luật điều khiển theo mô hình dự báo.
2.4.1.Hàm mục tiêu:

Nh đã phân tích ở trên,dựa vào các tín hiệu đầu ra dự báo của mô hình sẽ tính
toán đợc vector tín hiệu điều khiển trong khoảng dự báo u(k+j/k),j=0-(p-1) bằng
tối thiểu hoá hàm mục tiêu:
min u(k+j/k)J(k)
Sinh viên: nguyễn văn vơng Lớp: ĐTĐ-43- ĐH
Trang : 12
Thiết kế môn học :
Có nhiều công trình đã công bố về việc lựa chọn hàm mục tiêu J[TLTK-3],
[TLTK-5].Đối với hệ thốngtuyến tính,hàm mục tiêu J có thể đợc chọn là hàm bình
phơng có dạng nh sau:
J=

=
+++++
p
j
TT
kJkuSkjkkjkQkjke
1
T
)]/1()/1(u)/()/([
(2-8)
Trong đó:e(k+j/k)=y(k+j/k)-y
r
(k+j/k).Là véctor sai số giữa vector tín hiệu
đầu ra củamô hình và vector tín hiệu chuẩn mong muốn
Với y
r
(k+j/k) là vector đầu ra mong muốn cả đối tợng hay là tín hiệu đặt
Ma trận Q và Slà ma trận trọng lợng đối với tín hiệu ra và tín hiệu điều

khiển.Chọn S và Q là các ma trận đờng chéo có dạng nh sau
Q=
ee
I
.


S=
uu
I


u(k+j/k)=u(k+j/k)-u(k+j-1/k)
Với j=1-p
Dặt E=[e(k+1/k),e(k+2/k), e(k+p/k)
T
Với: e(k+j/k)=[e
1
(k+j/k), e
2
(k+j/k), e
m
(k+j/k)]
T
(2-9)

U=[

u (k/k), u(k+1/k)

u (k+p-1/k]
T
(2-10)
Với:

u(k+j/k)=[

u
1
(k+j/k),

u
2
(k+j/k)

u
ru
(k+j/k)]
T
I
e
,I
u
là các ma trận đơn vị,
ue

,
là các hàm đơn vị
bậc của ma trận Q là(pm x pm),cua S là:[(pxr
u

)x(pxr
u
)
Từ công thức (2-9),(2-8),(2-10) ta viết hàm muc tiêu dói dạng ma trận;
J=
uuEE
T
u
T
e
+

(2-11)
2.4.2.Luật điều khiển
Cực tiểu hàm mục tiêu J ở công thức 2-8 trong khoảng thời gian dự đoấn p
đối với độ biến thiên tín hiệu điều khiển ta sẽ thiết kế đợc luật điều khiển của hệ
thống .Mục đích của việc cực tiểu hoá hạmlà làm cho sai lệch giữa tín hiệu đàu ra
của mô hình và tín hiệu mẫu là nho nhất
Sau khi xác định đợc ma ttận Y ta có thể xác định đợc ma trận E.
E=Y-Y
r
=Hx(k/k)+G

u -Y
r
(2-12)
Với:Y
r
=[y
r

(k+1), y
r
(k+2), , y
r
(k+p)]
T
Thay ma trận E ở công thức (2-12) vào hàm mục tiêu J trong công thức (2-
11) ta có
J=
e

[Hx(k/k)+G

u -Y
r
]
T
[Hx(k/k)+G

u -Y
r
]+
u


u
T

u (2-13)
Cục tiểu hoá đợc hàm mục tiêu J với biến là u ta xác dịnh d ợc các vector u nh

sau:

u =[
e

G
T
G+
u

I]
-1
G
T
[Y
r
-Hx(k/k)] (2-14)
=[

u (k/k), u(k+1/k), ,

u (k+p-1/k)]
T
Chọn tành phần đầu tiên trong ma trận

U là

u(k/k)

u (k/k)=[I

ru
0 0][
e

G
T
G+
u

I]
-1
G
T
[Y
r
-Hx(k)]
Sinh viên: nguyễn văn vơng Lớp: ĐTĐ-43- ĐH
Trang : 13
Thiết kế môn học :
Trong đó I
ru
là ma trận có kích thớc(r
u
xr
u
)
Đặt K
MPC
=[ I
ru

0 0][
e

G
T
G+
u

I]
-1
G
T
là hệ số khuếch đại của bộ điều khiển.ta có:

u (k/k)=K
MPC
[Y
r
-Hx(k)] (2-15)
Đem giá trị này cộng với u(k) để làm đầu vào điều khiển cho quá trình k+1 tiếp
theo
2.4.3.Lu đồ tính toán của luật điều khiển MPC
Lu đồ gòm các bớc sau:
Bớc 1:đocp và xác định các thông ssó đàu vào của đối tợng .tính toán các ma
trận A,B,C.
Bớc 2:Tính toan bắt đầu từ thời điểm k=0
Bớc 3: Đọc các giá trị của đối tợng tai thời điểm k:u(k/k),y(k/k).
Bớc 4: tính toán mô hình dự báo tức là xây dựng phơng trình trạng thái của
mô hình ở dạng tổng quát.
Bớc 5: Tối thiểu hoá hàm muc tiêu J.

Bớc 6: Từ việc tối thiểu hóa hàm J đi xác định đợc

u
Bớc 7: chọn thành phần đầu tiên của u(k/k) trong má trận

U
Bớc 8: cộng

u(k/k) với u(k/k) ta sẽ nhận đợc luật điều khiển của quá trình
tiếp theo.
Ta có lu đồ thuật toán nh hình vẽ 2.3
Hình 2.3:lu đồ thuật toán của luật điều khiển theo mô hình dự báo
2.4.4.cấu trúc hệ thống kín
ta có pt của hệ thống hở là:
Sinh viên: nguyễn văn vơng Lớp: ĐTĐ-43- ĐH
Trang : 14
Thiết kế môn học :
x(k+1)=Ax(k)+B
u
u(k)+B
v
v(k)+B
w
w(k) (2-16)
y(k)=Cx(k)
trong đó tín hiệu điều khiển của bbộ điều khiển theo mô hình dự báo đợc tính
the công thức(2-15)
u(k)+K
MPC
[Y

r
(k)-H(k)x(k)]
Thay u(k) vao hệ ph ơng trình (2-16)ta có:
X(k+1)=Ax(k)+B
u
[K
MPC
Y
r
(k)-K
MPC
H(k)x(k)]+B
v
v(k)+B
w
w(k)
=(A-K
MPC
H)x(k)+B
u
K
MPC
Y
r
(k)+B
v
v(k)+B
w
w(k)
Ta có :

z.x(k)=(A-K
MPC
H)x(k)+B
u
K
MPC
Y
r
(k)+B
v
v(k)+B
w
w(k)
[z-(A-K
MPC
H]x(k)=B
u
K
MPC
Y
r
(k)+B
v
v(k)+B
w
w(k)
x(k)=[z-(A-K
MPC
H]
T

[B
u
K
MPC
Y
r
(k)+B
v
v(k)+B
w
w(k)] (2-17)
Hoặc:
Y(k)=C[z-(A-K
MPC
H]
T
[B
u
K
MPC
Y
r
(k)+B
v
v(k)+B
w
w(k)] (2-18)
Phơng trình (2-18) có thể viết thành ma trận sau:
y(k)=C[I-(A-K
MPC

z
-1
)]
-1
********** (2-19)
Phơng trình (2-19) mô tả động học của hệ thống điều khiển kín.
Dộ ổn định của hhệ thống điều khiển đợc đánh giá theo nghiệm của phơng trình đặc
tính:ZI-(A-K
MPC
H)=0.hệ thống sẽ ổn định chỉ khi ttất cả cá nghiệm của phơng trình
đặc tính nằm bên trái măt phẳng phức.
Nh vậy điều kiện ổn địnhcuả hệ thống kín là:
Z=A-K
MPC
H<0
Có nghĩa là
K
MPC
H>A (2-20)
Tóm lạị trong chơng này ta dẫ xây dựng đợc phơng trình trạng thái gián đoạn của
mô hình dự báo và của đối tợng,từ đóta xây dựng thuât toán của bộ điều khiển theo
mô hình dự báo tổng quát.
Sinh viên: nguyễn văn vơng Lớp: ĐTĐ-43- ĐH
Trang : 15
Thiết kế môn học :
Chơng 3:kết quả mô phỏng
3.1.Phơng trình động học của động cơ một chiều.
Sơ đồ nguyên lý của động cơ điện một chiều nh hình vẽ 3.1
Hình3.1: Động cơ điên 1 chiều
Sinh viên: nguyễn văn vơng Lớp: ĐTĐ-43- ĐH

Trang : 16
Thiết kế môn học :
Ta có phơng trình vi phân mô tả động cơ một chiều kich từ độc lập
U=R i+Ldi/dt+K


( 3-1)
Jd

/dt=M-M
c
-B

(3-2)
M=K

i
u
(3-3)
Trong đó:
U:là điện áp phần ứng của động cơ
I: là dòng điện phần ứng của động cơ
R:Là điện trở phần úng của động cơ
M là mô men phụ tải của động cơ
M
c
là mo men cản

:là từ thông của động cơ
J:là mô men quán tính của động cơ

B:hệ số nhớt
Thay phơng btrình (3-3) vào(3-2) ta có
Ldi
u
/dt=Ri+u+K


(3-4)
Jd

/dt=K

i-M
c
-B

(3-5)
Ta có thể viét 2 pt vi phân trên dới dạngma trận sau:







dtdi
dtd
u
/
/

=





lK
JB
/
/






LR
JK
u
?
/







u

i

+






L/1
0
u+







0
/1 J
M
c
(3-6)
Ta có thể viết(3-6) ở dạng phửong trình tổng quát nh sau:
X=Ax+Bu+B
v
v (3-7)
Y=Cx
Trong đó:

X=[
u
i,

]
T
=[x1 x2]
T
là véctor biến trạng thái của động cơ
Sinh viên: nguyễn văn vơng Lớp: ĐTĐ-43- ĐH
Trang : 17
Thiết kế môn học :
Y là tín hiệu đầi ra của động cơ(tốc độ)
U
u
là tín hiệu đầu vào của động cơ(điện áp)
A
1
=





lK
JB
/
/

Lu
R
JK
/
/
B
1
=






l/1
0
B
1v
=

0
/1 J
C=[1 0]
Xây dựng hệ ph ơng trình trạng thái gián đoạn:
Sử dụng phép xấp xỉ Euler đạo hàm của biến trạng thjái đợc tính nh sau:
x=(x(k+1)-x(k))/T ,với T là chu kì cắt mẫu
thay vào phơng trình (3-7) ta có
T
kxkx )()1( +
=A
1
x(k)+B
tu
i
u
(k)+B
1v
V(k)
y(k)=C
1
x(k)
sau một ssố phép biến đổi,ta đwcj phơng trình mô tả trạng thái gián đoạn
của động cơ mọt chiều nh sau:
x(k+1)=(TA
1
+I)x(k)+TB
1
u(k)+TB
1v
V(k) (3-8)

Trong đó I là ma trận đơn vị có bậc(2 x 2)
Đặt A=(AT
1
+I)
B
u
=TB
1u
B
v
=TB
1v
C=C
1
u=u
v=M
c

nh vậy ta có thể viết lại phơng trình (3-8) nh sau:
x(k+1)=Ax(k)+B
u
u(k)+B
v
v(k) (3-9)
y(k)=CX(k)
Nh vạy ta đẫ xây dựng đợc hệ phơng trình trạng thái gián đoạn cho động cơ một
chiều
3.2.Sơ đồ hệ thống điều khiển theo mô hình dự báo cho động cơ một chiều.
Sinh viên: nguyễn văn vơng Lớp: ĐTĐ-43- ĐH
Trang : 18

Thiết kế môn học :
Ta có sơ đồ hệ thống điều khiển theo mô hình dự báo cho động cơ một chiều
nh hình3.2:các đại lợng trên sơ đồ là:

là tín hiệu đặt tốc độ đầu ra của động cơ

^

là tín hiệu tốc độ đầu ra của mô hình dự báo.

đ
là tín tốc độ mong muốn của động cơ

hình 3.2:sơ đồ hệ thống điều khiển theo mô hình dự báo cho độngcơ một chiều
Mô hình d báo động cơ động cơ mọt chiều đợc xây dựng tren phơng trình (3-
7) bằng phơng pháp truy hồi tổng quát.
3.3 chơng trình mô phỏng.
3.3.1.Thông số của động cơ một chiều:
U=110 V I=20 A

=180 rad/s R=0,55

K

=0,52 v/rad J=0,1 kgm
2
B=0,008 M
đm
=10 Nm
3.3.2.Chong trình matlap mô phỏng hệ thống.

%MO PHONG MPC
T=0.01;P=10;Mc=0;Tc=8;T1=T;
nc=Tc/T1;
xk=[0;0];xkm=[0;0]; duk=0;ukm=0;
%tin hieu ra mong muon
Sinh viên: nguyễn văn vơng Lớp: ĐTĐ-43- ĐH
Trang : 19
ThiÕt kÕ m«n häc :
%hong do doi tuong:dong co
l=0.006;
r=0.55;
k=0.55;
J=0.1;
bw=0.008;
%pt trang thai lien tuc
a=[-bw/J k/j;-k/l -r/l];
b=[0;1/l];
d=0;
e=[-1/J;0];
Cd=[1 0];
%phuong trinh trang thai gian doan
[Ad,Bd]=c2dmp(a,b,T);
[Ad1,Ed]=c2dmp(a,e,T);
ykr1=18;ykr2=36;
lamdau=1;lamdae=1;
fid=fopen('dat.$','w');
for k=1:nc
tt=T1*k
if tt>=Tc/3
ykr=ykr2;

else
Sinh viªn: nguyÔn v¨n v¬ng Líp: §T§-43- §H
Trang : 20
ThiÕt kÕ m«n häc :
ykr=ykr1
end
ykr=ykr*ones (p 1);
%tinh tin hieu dk tai thoi diem k
ukm=ukm+duk
if tt>=Tc*2/3
Mp=Mc;
else
Mp=0;
end
%tinh doi tuong o thoi diem k
xkm=Ad*xkm+Bd*ukm+Ed*Mp;
ykm=Cd*xkm;
%tin hmo hinh du bao o thoi diem k
xk=Ad*xk+Bd*ukm;
yk=Cd*xk;
%tinh luat dk theo mpc
G=0;G2=0;
Hi=0;
for i=p:-1:1 %tinh tin hieu du bao p buoc ve tuong lai
Sa=0;
for j=1:p-i+1
Sa=Ad^(j-1)+Sa;
Sinh viªn: nguyÔn v¨n v¬ng Líp: §T§-43- §H
Trang : 21
ThiÕt kÕ m«n häc :

end
Go=Cd*Sa*Bd*eye(i);
if length(Go)==i
G1=[zeros(p-i,length(go));Go];
G2=[G1 zeros(p,p-i)]+G2;
end
if i==p
Hp=[Cd*(Ad^(p-i+1))*xkm;zeros(p-1,1)];
elseif i==1
H1=[zero0s(p-1,1);Cd*(Ad^(p-i+1))*xkm];
else
Hi=[zeros(p-i,1);Cd*(Ad^(p-i+1))*xkm;zeros(i-1,1)]+Hi;
end
end %ket thuc vong lap for i=p:-1:1
H=Hi+H1+Hp;
G=G2;
dukma=inv((lamdae^2)*G*G+(lamdau^2)*eye(p))*(lamdae^2)*G1*(ykr-H);
if dukma(1)<=0
duk=0;
else
duk=dukma(1);
end
duk;
Sinh viªn: nguyÔn v¨n v¬ng Líp: §T§-43- §H
Trang : 22
Thiết kế môn học :
Y=[tt;duk;km;yk;ykm;ykr(1)];
forintf(fio,'%0.4f %0.2f %0.2f %0.2f %0.2f %0.2f\n',y);
end %ket thuc for k=1:nc
fclose(fid);

%*********************************
Kết luận
Đề tài đã nghiên cứu này đã nghiên cứu và kiểm nghiệm tính đúng đắn của
thuật toan điều khiển theo mô hình dự báo thông qua việc mô phỏng một đối
tợng cụ thể là độnh cơ một chiều kích từ độc lập.Tuy đề tài cha đợc kiểm
nghiêm qua thực tế nhng phần nào cũng cho ta thấy đợc u điểm phơng pháp
MPC.
Tuy đã dạt đợc một số kết quả nhất định,song do khả năng han chế nên trong
đề tài không tránh khỏi những sai sót và 1 số vấn đề cần nghiên cứu tiếp để
Sinh viên: nguyễn văn vơng Lớp: ĐTĐ-43- ĐH
Trang : 23
Thiết kế môn học :
nâng cao chất lợng.Em rất mong nhân đơc sự nhận xét,góp ý của các thầy
cô.Em xin chân thành cảm ơn.
Tài liệu tham khảo:
[1].Eric coulibary,sandip Maiti,Conleman broisilow.
internal model preditive control,Kluver Academic Publishers,1995
[2].Bùi Quốc Khánh,Nguyễn Văn Liễn,Nguyễn Thị Hiền
truyền động điện nha xuất bản khoa học kỹ thuật ,Hà Nội,1994.
Sinh viên: nguyễn văn vơng Lớp: ĐTĐ-43- ĐH
Trang : 24