Prediktiv regulering med implementering A2802

Forkunnskaper

Prosessregulering, Modellering av dynamiske systemer, Lineær algebra, Programmering.

Læringsmål

Oppnå forståelse for optimalisering av dynamiske systemer, med spesiell vekt på prediktiv regulering, og innsyn i hvordan en avansert reguleringsalgoritme kan implementeres, hvordan denne kan koples mot et praktisk system/en prosess, og reguleringsalgoritmens plass i et prosesstyringssystem.

Organisering

Forelesninger med øvingsoppgaver basert på Matlab, Mathworks' Optimization toolbox, TOMLAB, e.l.. Gruppeoppgave hvor det skal implementeres en basis prediktiv regulator (Matlab, Visual Basic, C++, e.l.), og hvor denne skal koples mot en utvalgt praktisk prosess og systemet skal reguleres.

Innhold

Matematisk programmering, optimaliseringsmetoder. Optimalisering i dynamiske systemer (oversikt): modelltilpasning, tilstandsestimering, optimalregulering, dataavstemning. Tidsdiskrete og tidskontinuerlige systemer, parametrisering av høyordens problemer. Prediktiv regulering i LQ-systemer: DMC, GPC, tilstandsrommodeller. Avviksfri prediktiv regulering, robust prediktiv regulering. Prediktiv regulering i ulineære systemer; effektive løsningsmetoder. Prediktiv regulering og regulatorytelse. Oversikt over strategier for å implementere reguleringsalgoritme. Oversikt over kommersielt tilgjengelige prediktive regulatorer.

Vurderingsformer

Kandidatens arbeide i emnet gis en sammensatt vurdering basert på en sluttprøve og en gruppeoppgave, som begge teller 50% i emnekarakter. Gruppeoppgaven må være levert for å få anledning til å gå opp til sluttprøve i emnet.