Structure exploitation for Scenario-Tree NMPC and MHE

场景树 NMPC 和 MHE 的结构开发

基本信息

项目摘要

Nichtlineare Modellprädiktive Regelung (NMPC) dynamischer Prozesse in Echtzeit gewinnt in vielen Bereichen der Ingenieurwissenschaften mehr und mehr an Bedeutung. Dabei wird das volle Ausschöpfen des Potenzials von NMPC durch das in der Praxis unvermeidliche Auftreten von Unsicherheiten behindert, im Besonderen durch den sogenannten model-plant mismatch (Diskrepanz zwischen Modell und Prozess). Die Gruppe von Engell schlägt innerhalb dieses Paketantrags eine neuartige Methode basierend auf Szenariobäumen vor, welche die bereits etablierten Robusten NMPC-Ansätze in einer weniger konservativen Form ergänzt, indem weniger Wert auf das manchmal zu pessimistische Worst-Case Szenario gelegt wird. Die dabei auftretenden Optimierungsprobleme zeichnen sich durch spezielle Dünnbesetztheitsmuster aus, die sich aus der Baumstruktur des Problems ableiten. Wir wollen sie im Weiteren als tree-sparse Probleme bezeichnen. Wir werden effiziente Methoden entwickeln, implementieren, testen und parallelisieren, die diese Dünnbesetztheit ausnutzen. Weiterhin werden wir untersuchen, wie sich tree-sparse Probleme auf eine andere Weise auf Grundlage kontinuierlicher Wahrscheinlichkeitsverteilungen ergeben. Dieser Ansatz erlaubt die Anpassung des Modells an den laufenden Prozess, um damit die Leistung des NMPC Reglers zu verbessern. Für die effiziente Lösung der dabei auftretenden numerischen Probleme müssen sowohl viele bereits verfügbare Echtzeitkomponenten, wie zum Beispiel Schätzer auf Bewegten Horizonten (MHE) und online Versuchsplanung, als auch Echtzeitalgorithmen wie Echtzeititeration (RTI) und Mehrphaseniteration (MLI) auf die Ausnutzung von tree-sparse Mustern der Szenariobaum-NMPC erweitert werden.
非线性模型预测调节(NMPC)动态过程在工程科学领域的应用越来越广泛,梅尔和梅尔都是一个领域。在实际应用中,由于模型与被控对象的不匹配,NMPC的潜力得到了极大的提高。恩格尔小组认为,这是一种基于Szenariobäumen的中性方法,如果NMPC-Ansätze在一种更保守的形式下被建立起来,那么最坏情况下的悲观主义者将被排除在外。Die dabei auftenden Optimierungsprobleme zeichnen sich durch spezielle Dünnbesetztheitsmuster aus,die sich aus der Baumstruktur des Problems ableiten.我们希望他们能在未来解决树木稀疏的问题。我们将韦尔登有效的方法加以改进、实施、测试和并行,使这一目标得以实现。我们还可以通过韦尔登稀疏问题来解决这一问题。该分析师提出了模型的修正和改进过程,并对NMPC规则进行了修正。为了有效地解决这一数值问题,我们需要使用多种不同的Echtzeitkomponenten算法,如在水平线上的Beispiel Schätzer(MHE)和在线Versuchsplanung,也可以使用Echtzeititeration(RTI)和Mehrphaseiteration(MLI)等算法在Szenariobaum-NMPC的树稀疏模型上进行求解韦尔登。

项目成果

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