Forschung
Modellprädiktive Regelung

Modellprädiktive Regelung

Block diagram with model predictive cotnroller Block diagram with model predictive cotnroller Block diagram with model predictive cotnroller © 2019 IRT

Die modellprädiktive Regelung (MPC) ist ein sehr erfolgreicher, optimierungsbasierter Regelungsansatz. Sie besteht aus der Wiederholung der folgenden Prozedur: Zu jedem Abtastzeitpunkt ist ein Optimalsteuerungsproblem mit endlichem Horizont zu lösen, wobei der erste Teil der entsprechenden optimalen Lösung der Eingangstrajektorie bis zum nächsten Abtastzeitpunkt angewendeet wird. Die Hauptvorteile der prädiktiven Regelung und die Gründe für ihren weit verbreiteten Erfolg in vielen Anwendungsbereichen sind

  1. die garantierte Einhaltung harter Zustands- und Eingangsbedingungen,
  2. die direkte Optimierung eines Gütekriteriums im Reglerentwurf und
  3. die Anwendbarkeit auf allgemeine nichtlineare Systeme mit mehreren Ein- und Ausgängen.

Unsere Forschung widmet sich verschiedenen aktuellen Aspekten der prädiktiven Regelung. Dazu gehören die Entwicklung von robusten, stochastischen und adaptiven MPC-Methoden für unsichere Systeme, die Berücksichtigung allgemeinerer Regelungsziele als die reine Sollwert-/ Trajektverfolgung (ökonomische MPC-Verfahgen), die Untersuchung verteilter MPC-Ansätze für große Systeme sowie daten- und lernbasierte MPC-Methoden. 

AUSGEWÄHLTE VERÖFFENTLICHUNGEN

AUSGEWÄHLTE PROJEKTE