Kursplan fastställd 2021-02-08 av programansvarig (eller motsvarande).
Kursöversikt
- Engelskt namnModel predictive control
- KurskodSSY281
- Omfattning7,5 Högskolepoäng
- ÄgareMPSYS
- UtbildningsnivåAvancerad nivå
- HuvudområdeAutomation och mekatronik, Elektroteknik
- InstitutionELEKTROTEKNIK
- BetygsskalaTH - Mycket väl godkänd (5), Väl godkänd (4), Godkänd (3), Underkänd
Kurstillfälle 1
- Undervisningsspråk Engelska
- Anmälningskod 35125
- Blockschema
- Sökbar för utbytesstudenterJa
Poängfördelning
Modul | LP1 | LP2 | LP3 | LP4 | Sommar | Ej LP | Tentamensdatum |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0118 Konstruktionsövning 7,5 hp Betygsskala: TH | 7,5 hp |
I program
- MPBME - MEDICINSK TEKNIK, MASTERPROGRAM, Årskurs 2 (valbar)
- MPEPO - HÅLLBARA ELKRAFTSYSTEM OCH ELEKTROMOBILITET, MASTERPROGRAM, Årskurs 1 (valbar)
- MPSYS - SYSTEMTEKNIK, REGLERTEKNIK OCH MEKATRONIK, MASTERPROGRAM, Årskurs 1 (obligatoriskt valbar)
Examinator
Nikolce Murgovski- Viceprefekt, Elektroteknik
Behörighet
Grundläggande behörighet för avancerad nivåSökande med en programregistrering på ett program där kursen ingår i programplanen undantas från ovan krav.
Särskild behörighet
Engelska 6Sökande med en programregistrering på ett program där kursen ingår i programplanen undantas från ovan krav.
Kursspecifika förkunskaper
Förtrogenhet med tillståndsmodeller, inklusive stabilitet, tillståndsåterkoppling och tidsdiskreta modeller (ingår exempelvis i kursen SSY285 Design av linjära reglersystem).
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 2017, 2nd edition.
Lecture notes.
Examination inklusive obligatoriska moment
Individuella inlämningsuppgifter med betygsskala TH.
Kursens examinator får examinera enstaka studenter på annat sätt än vad som anges ovan om särskilda skäl föreligger, till exempel om en student har ett beslut från Chalmers om pedagogiskt stöd på grund av funktionsnedsättning.