Artificial neural network based adaptive linear model predictive control
Journal Name:
- Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi
Key Words:
Keywords (Original Language):
| Author Name | University of Author | Faculty of Author |
|---|---|---|
Abstract (2. Language):
The effect of the unmodeled dynamics and unknown disturbances prevent the accurate control of the real-time systems. The designed controllers must undertake the effect of these undesired uncertainties. In this paper, adaptive uncertainty modeling based model predictive controller is proposed for the control of uncertain linear systems. The uncertainty modeling structure uses an artificial neural network with adaptive learning rate for fast approximation. The stability of the proposed adaptive uncertainty modeling based model predictive control (UMPC) is shown using Lyapunov candidate function. Conventional MPC and proposed UMPC are applied to the control of a real-time DC/DC buck power converter. The conventional MPC cannot accurately control the DC/DC converter due to the unknown parameters and unmodeled dynamics. However, the proposed UMPC controller can accurately control the system with modeling the uncertainties in controller dynamics. The proposed controller is promising to control uncertain systems in future applications.
Bookmark/Search this post with
Abstract (Original Language):
Gerçek zamanlı sistemlerin modellenemeyen dinamikleri ve bozucu etkileri sistemin doğru çalışmasını engellemektedir. Sistemin kontrolü için tasarlanan denetleyiciler, istenmeyen etkileri dikkate alacak şekilde olmalıdır. Bu çalışmada, doğrusal sistemler için uyarlamalı belirsizlik modelleyici temelli model-öngörülü denetleyici (UMPC) önerilmiştir. Modelleyicide yapay sinir ağı (YSA) yapısı kullanılarak belirsizlik fonksiyonunun uyarlamalı öğrenme adımı ile hızlı şekilde yaklaşıklanması sağlanmıştır. Uyarlamalı belirsizlik modelleyici temelli model-öngörülü denetleyicinin kararlılığı Lyapunov aday fonksiyonu ile gösterilmiştir. Standart MPC ve önerilen UMPC gerçek-zamanlı DC/DC güç dönüştürücü kontrolüne uygulanmıştır. Standart MPC kullanıldığında bilinmeyen parametreler ve ortam gürültüsünden kaynaklı DC/DC dönüştürücü iyi izleme sağlayamamıştır. Fakat önerilen yapının uygulanması ile belirsizlikler tahmin edilerek ve etkisi sistem dinamiklerinde kullanılarak hassas ve başarılı izleme sonuçları elde edilmiştir. Önerilen yapının sonraki çalışmalarda kullanılması öngörülmektedir.
- 8