Sök i programutbudet

Använd sökfunktionen för att leta efter kurser och program i Chalmers utbildningsutbud. Den programplan och utbildningsplan som avser dina studier är i allmänhet från det läsår du började dina studier.

​​​​​​​​​​​​​

Kursplan för

Läsår
SSY281 - Modellprediktiv reglering
Model predictive control
 
Kursplanen fastställd 2018-02-13 av programansvarig (eller motsvarande)
Ägare: MPSYS
7,5 Högskolepoäng
Betygskala: TH - Fem, Fyra, Tre, Underkänd
Utbildningsnivå: Avancerad nivå
Huvudområde: Automation och mekatronik, Elektroteknik
Institution: 32 - ELEKTROTEKNIK


Undervisningsspråk: Engelska
Sökbar för utbytesstudenter: Ja
Blockschema: D+

Modul   Poängfördelning   Tentamensdatum
Lp1 Lp2 Lp3 Lp4 Sommarkurs Ej Lp
0118 Konstruktionsövning 7,5hp Betygskala: TH   7,5hp    

I program

MPBME MEDICINSK TEKNIK, MASTERPROGRAM, Årskurs 2 (valbar)
MPEPO ELKRAFTTEKNIK, MASTERPROGRAM, Årskurs 1 (valbar)
MPSYS SYSTEMTEKNIK, REGLERTEKNIK OCH MEKATRONIK, MASTERPROGRAM, Årskurs 1 (obligatoriskt valbar)

Examinator:

Paolo Falcone

Ersätter

SSY280   Modellprediktiv reglering


Behörighet:


För kurser på avancerad nivå gäller samma grundläggande och särskilda behörighetskrav som till det kursägande programmet. (När kursen är på avancerad nivå men ägs av ett grundnivåprogram gäller dock tillträdeskrav för avancerad nivå.)
Undantag från tillträdeskraven: Sökande med en programregistrering på ett program där kursen ingår i programplanen undantas från ovan krav.

Kursspecifika förkunskaper

Grundkurs i reglerteknik. Viss förtrogenhet med tillståndsmodeller och tidsdiskreta modeller (ingår exempelvis i kursen SSY285).

Syfte

Syftet med denna kurs är att ge en introduktion till modellprediktiv reglering (Model Predictive Control, MPC), en reglerteknisk designmetod som fått ökad spridning inom flera tillämpningsområden under senare år. Bidragande orsaker till detta är möjligheten att hantera system med flera in- och utsignaler på ett systematiskt sätt, samt möjligheten att explicit inkludera begränsningar på tillstånd och styrsignaler redan på designstadiet. Kursen behandlar de matematiska grunderna för MPC, liksom implementeringsaspekter, och kursdeltagarna ges tillfälle att pröva egna implementeringar i datorsimuleringar.

Lärandemål (efter fullgjord kurs ska studenten kunna)

  • Förstå och förklara de grundläggande principerna för modellprediktiv reglering, dess för- och nackdelar samt utmaningarna i implementering och användning.

  • Korrekt kunna matematiskt formulera MPC-problem utifrån en tillämpningsorienterad beskrivning.

  • Beskriva och konstruera MPC-regulatorer baserade på en linjär modell, kvadratisk kostnadsfunktion och linjära bivillkor.

  • Kunna beskriva grundläggande egenskaper för MPC-regulatorer och analysera algoritmiska detaljer på mycket enkla exempel.

  • Förstå och kunna förklara grundläggande egenskaper för optimeringsproblemet som är en del av MPC, särskilt begrepp som linjär, kvadratisk och konvex optimering, optimalitetsvillkor och "feasibility".

  • Kunna använda programvara för analys och syntes av MPC-regulatorer.

Innehåll

  • Repetition av tillståndsmodeller och linjär-kvadratisk reglering.

  • Grundläggande begrepp inom optimering med bivillkor. Konvexa och kvadratiska optimeringsproblem.

  • Optimal styrning utan och med bivillkor. Principerna för "receding horizon control". MPC-reglering, översikt och klassificering.

  • Egenskaper för MPC-reglering. Stabilitet och tillåtna lösningar.

  • Implementeringsaspekter.

  • Tillämpningar: exempel och praktiska aspekter.

Organisation

Kursen omfattar föreläsningar, problemlösning samt obligatoriska individuella inlämningsuppgifter.

Litteratur

James B. Rawlings,‎ David Q. Mayne,‎ Moritz M. Diehl. Model Predictive Control: Theory, Computation and Design. Nob Hill 
2005. B. Egardt: Lecture Notes.

Examination inklusive obligatoriska moment

Individuella inlämningsuppgifter med betygsskala TH.


Sidansvarig Publicerad: on 24 jan 2018.