Adaptive online MPC Strategie am Beispiel "Luftpfad eines EU5 Dieselmotor"

Bei der modellbasierten prädiktiven Regelung (MPC) wird mit Hilfe eines Modells der Strecke und einer Kostenfunktion, welche die Amplitude der Stellsignale, die Änderung der Stellsignale, die Abweichung des Streckenausgangs von der Sollgröße etc. beinhalten kann, in jedem Abtastschritt die nächste Stellgröße mittels Optimierung bestimmt. Der Vorteil eines MPCs liegt darin, dass dieser für MIMO Systeme einfach anwendbar ist, Beschränkungen ohne großen Aufwand berücksichtigt werden können und er eine gute Performance ermöglicht. Motivation: Ein linearer MPC-Ansatz bietet viele Vorteile: • Einfache Kompensation von Totzeiten • Einfache Kompensation von messbaren Störungen • Für MIMO Systeme sehr einfach anwendbar • Beschränkungen können ohne großen Aufwand berücksichtigt werden • Einfach zu realisieren • Gute Performance (zumindest solange das Modell gut mit der Strecke übereinstimmt) Diese Vorteile des linearer MPC sollen auch für • zeitvariante Systeme • geeignete nichtlineare Strecken verfügbar gemacht werden. Linearer MPC Adaptiver MPC Für die Berechnung des zukünftigen Streckenausganges wird ein Modell der Strecke benötigt welches für nichtlineare Strecken natürlich auch nichtlinear sein muss. Für nichtlineare Strecken wird allerdings sowohl die Modellbildung als auch die Lösung der Minimierungsaufgabe komplex. Auf Grund dieser Eigenschaft soll im Rahmen dieser Arbeit eine adaptive, lineare MPC-Strategie entwickelt werden. Die Grundidee dafür besteht darin, am jeweils aktuellen Arbeitspunkt lineare Modelle zu identifizieren und diese für die Regelung zu verwenden. Dies hat den Vorteil, dass weiterhin lineare MPC-Algorithmen verwendet werden können.