This final form is actually the rep

This final form is actually the representation used for identification and further control purposes. The quasi-LPV model of the plant gives the clarity required by industry since it retains a physical meaning for the elements of the model LTV matrices. It is advisable to have the scheduling variable as a system output rather than an estimate.
The matrices A(α) and B(α) depend in a nonlinear fashion on a number of model parameters. The nonlinear output error identification method is employed to produce representations for the model LTV matrices, hence the quasi-LPV model runs in parallel with the nonlinear plant providing the state equilibrium values qeq(α), δeq(α) together with the A(α), B(α), C, D matrices depending on the current value of the scheduling parameter α.
Freezing the high fidelity model with respect to the parameter vector yields a linear model which is used by the controller as its internal model. An important advantage for real-time implementation is that this is a computationally inexpensive way of obtaining,in adaptive fashion,a linear internal model which approximates the nonlinear one.
We envisage a constrained model based predictive controller providing the inputs to the plant. Giving it enough degrees of freedom (a large enough set of control inputs) enables it to keep the plant close to the required trajectory. The structure of the controller consists of standard modules. The states,including α,are assumed measurable. If α remains constant, the MBPC controller stabilizing this model will drive the states to zero which means that the δ input to the plant will be set at the true δeq trim value. The internal model will be the corresponding LTI system obtained at each value of the scheduling parameter α.
The main question raised while implementing the adaptive mechanism was which model should be used to provide predictions. Two strategies have been considered for use during setpoint changes which cause significant α variations:
• No a priori trajectory information. A single model was used across the whole prediction horizon,but changed at each current time step in accordance with the measured α value.
• A priori trajectory information available. This allows the internal model to vary over the prediction horizon,but one needs to predict α over the prediction horizon in order to do this. It is important to base this prediction on the desired trajectory, rather than the achieved one. This might look as a gross approximation but it retains the QP structure of the optimisation problem. Basing it on the achieved trajectory would lose even the convexity property,so should be avoided if at all possible. Note that these two strategies become the same in the special case when both the control horizon and the prediction horizon are one. It is advisable to take one of the above suggested paths since otherwise,obtaining the models through the plant future dynamics,the resulting cost function is no longer quadratic in the command increment. This method avoids a nonlinear constrained optimization for which it is hard to guarantee a global solution.

Результаты (русский) 1:

Эта окончательная форма является на самом деле представление используется для идентификации и дальнейших целей контроля. Квази Спорыньи модель завода дает ясность, требуется промышленности, поскольку она сохраняет физический смысл для элементов матрицы модели LTV. Желательно иметь планирования переменную как системы вывода, а не оценки.Матрицы A(α) и B(α) в нелинейно зависит от ряда параметров модели. Метод идентификации нелинейных вывода ошибок используется для создания представления для матрицы LTV модели, поэтому квази Спорыньи модель работает параллельно с нелинейной завод предоставление состояние равновесия значения qeq(α), δeq(α) вместе с A(α), B(α), C, D матрицы в зависимости от текущего значения планирования параметр α.Замораживание высокой верности модели в отношении параметра вектор дает линейная модель, которая используется контроллер как его внутренней модели. Важным преимуществом для реального времени осуществления является, что это вычислительно недорогой способ получения в адаптивной моды, линейной внутренняя модель, которая приближает нелинейных один.Мы предполагаем, что модель ограниченного на основе интеллектуального контроллера, предоставление материалов к заводе. Придав ему достаточно степеней свободы (достаточно большой набор входов управления) позволяет сохранить завод недалеко от требуемых траектории. Структура контроллера состоит из стандартных модулей. Предполагается, что государства, в том числе α, поддающиеся измерению. Если α остается постоянной, контроллер MBPC, стабилизации эта модель будет управлять государства к нулю, что означает, что δ ввода к заводе будет установлен в значение обрезки истинный δeq. Внутренняя модель будет соответствующей системы LTI, полученные при каждом значении планирования параметр α.Главный вопрос при реализации адаптивной механизм был, какую модель следует использовать для предоставления прогнозов. Для использования во время изменения уставки, которые вызывают значительные α вариации были рассмотрены две стратегии:• Нет априорных траекторной информации. Единая модель используется во всей предсказание горизонт, но изменен на каждом текущего шага времени в соответствии с значение измеренной α.• Априорные траектории имеющейся информации. Это позволяет внутренней модели различаются над горизонтом прогнозирования, но необходимо предсказать α над горизонтом прогнозирования для того, чтобы сделать это. Важно, чтобы это предсказание на желаемой траектории, а не достигнуто. Это может выглядеть как валового Приближение, но он сохраняет структуру QP проблемы оптимизации. Основываясь на достигнутом траектории бы потерять даже свойство выпуклости, поэтому следует избегать, если это вообще возможно. Обратите внимание, что эти две стратегии становится такой же в особом случае, когда управления горизонт и горизонт прогнозирования являются одним. Рекомендуется воспользоваться одним из предложенных выше путей так как в противном случае, получение модели через динамики будущего завода, в результате расходов функция больше не квадратичной команда приращения. Этот метод позволяет избежать нелинейных ограниченной оптимизации, для которых трудно гарантировать глобального решения.

Результаты (русский) 2:

Это окончательная форма на самом деле представление используется для идентификации и дальнейших целей управления. Квази-LPV модель завода дает требуемую чистоту промышленности, так как он сохраняет физический смысл для элементов модели LTV матриц. Желательно, чтобы иметь переменную планирования как выход системы, а не оценки.
Матрицы А (α) и B (α) зависит в нелинейным образом от ряда параметров модели. Нелинейная метод идентификации ошибки выход используется для получения представления для модели LTV матрицы, следовательно, модель квази-спорыньи работает параллельно с нелинейной завода, обеспечивающего государственную равновесных значений qeq (а), δeq (α) вместе с А (а ), В (α), C, D матрицы в зависимости от текущего значения параметра планирования а.
Замораживание высокую точность воспроизведения модели по отношению к вектора параметров дает линейную модель, которая используется контроллером как его внутренней модели. Важным преимуществом для осуществления в режиме реального времени, что это вычислительно недорогой способ получения, в адаптивном моды, линейный внутренняя модель, которая приблизительно равна нелинейной один.
Мы предусматривают ограниченный модельный основе интеллектуального контроллера, обеспечивая входы на завод. Придав ему достаточно степеней свободы (достаточно большой набор входов управления) позволяет ему сохранить растений близко к требуемой траектории. Структура управления состоит из стандартных модулей. Государства, в том числе А, предполагаются измеримыми. Если α остается постоянным, контроллер MBPC стабилизации этой модели будет стимулировать состояния к нулю, что означает, что δ поступает на завод будет установлен на истинное значение δeq отделки. Внутренняя модель будет соответствующая система LTI получены при каждом значении параметра а планирование.
Основной вопрос при реализации адаптивный механизм, который был модель должна быть использована для прогнозирования. Две стратегии были рассмотрены для использования во время изменения уставок, которые вызывают значительные изменения А:
• Нет априорной траекторной информации. Единая модель была использована по всей прогнозирования горизонте, но изменил на каждом текущем временном шаге в соответствии с измеренной альфа значения.
• Априори траектория информации. Это позволяет внутренняя модель, чтобы изменяться в предсказания горизонте, но нужно, чтобы предсказать α над горизонтом прогнозирования для того, чтобы сделать это. Важно основывать этот прогноз от желаемой траектории, а не достигла одного. Это может выглядеть как валовой приближении, но сохраняет структуру QP задачи оптимизации. Основываясь его на достигнутом траектории бы потерять даже свойство выпуклости, так следует избегать, если это вообще возможно. Следует отметить, что эти две стратегии становятся такими же, в частном случае, когда оба управления горизонта и предсказание горизонте один. Желательно, чтобы принять один из предложенных выше путей, так как иначе, получение модели через растений будущей динамики, в результате функция затрат больше не квадратичной в командной приращения. Этот метод позволяет избежать нелинейного оптимизации с ограничениями, для которых трудно гарантировать глобальное решение.

Результаты (русский) 3:

это окончательная форма, фактически, является представительство используется для идентификации и дальнейших целей контроля.квази - орг модель завода дает ясность, необходимую отрасли, поскольку оно сохраняет за собой физический смысл для типовых элементов матрицы фирмы LTV.желательно иметь графика переменной в качестве системы производства, а не оценка.
матрицы (α) и в (α) зависеть в нелинейной моды по ряду параметров модели.нелинейная результат ошибки метода идентификации, используется для производства представления для модели фирмы LTV матрицы, поэтому квази - орг модель проходит параллельно с нелинейными завод предоставлением государственной равновесного значения qeq (α), δ эквивалента (α) вместе с (α), B (α), C,d матрицы в зависимости от текущей стоимости графика параметр α.
блокирования с высокой точностью модели в отношении вектора параметров урожайности линейная модель, которая используется контролером как внутренние модели.важным преимуществом в режиме реального времени осуществления, заключается в том, что это с точки зрения объема расчетов недорогой способ получения, в адаптивном моды,линейное внутреннего модели, которая приближается нелинейная.
мы предусматриваем ограничения на основе модели прогнозирования, контролер предоставления материалов для завода.предоставление недостаточно степеней свободы (достаточно большой набор контрольных материалов) позволяет ему сохранить завод вблизи необходимую траекторию.структура контроллер состоит из стандартных модулей.государства, в том числе α,предполагается, что поддающиеся количественной оценке.если α остается неизменным, mbpc контролер стабилизации этой модели будет стимулировать государства к нулю, что означает, что δ материалы для завода будет составлять истинное δ - эк салон ценности.внутренние модели будет соответствующий LTI системы получить на каждое значение планирования параметр α.
главный вопрос при осуществлении адаптивный механизм, который следует использовать модель давать прогнозы.были рассмотрены две стратегии для использования в ходе setpoint изменения, которые вызывают значительное α различия:
• априорное траектории информации.единой модели используется во всей прогнозирования горизонт,но изменилась на каждом в настоящее время шаг в соответствии с измеренными α ценность.
• априори траектории информации.это позволяет внутренние модели варьируются в прогнозировании горизонт, но нужно, чтобы предсказать α за горизонт прогнозирования для того, чтобы это сделать.важно, чтобы этот прогноз на нужную траекторию базы, а не добиться.это может выглядеть как грубое приближение, но она сохраняет QP структурой оптимизации проблемы.основываясь на достигнутых траектории, потеряют даже накопителем собственности, так и по возможности следует избегать.следует отметить, что эти две стратегии становятся же в особых случаях, когда как контроль за горизонт и прогнозирования горизонта.рекомендуется принять один из вышеизложенных пути, поскольку в противном случае, получение моделей через завода будущей динамики, что функция издержек не квадратное в командном прирост.этот метод позволяет избежать нелинейная ограниченной оптимизации, которые трудно гарантировать глобального решения.