Nonlinear predictive control using genetic algorithms

Abstract

في السنوات الأخيرة ، ازداد الاحتياج لجودة التحكم الأوتوماتيكي في الصناعة العملية بشكل كبير ، نتيجة لازدياد تعقيد المصانع ودقة المواصفات . في الوقت نفسه ، ازدادت المقدرة الحسابية للمعالجات لمستوى مرتفع جداً ، مما يعني أن نماذج الكمبيوتر التي كانت غالية حسابياً ، أصبح بالإمكان استعمالها حتى في المشاكل المعقدة . تم تطوير تقنيات التحكم لتنبؤ النماذج للحصول على تحكم أكثر إحكاماً وتم استعمال هذه التقنيات فعلاً في الكثير من المصانع . (MPC: Model Predictive Control) يوفر التحكم القوي مع الزيادة المتغيرة والديناميكية ، والتفاعل المتعدد المتغيرات ، والأحمال الموزونة ، والإزعاج غير قابل للقياس . تطبيق ال (MPC) يحتاج لحل مشكلة التحسين المرغمة في كل عينة من الوقت . يوجد تقنيات للتحسين مختلفة كالبرمجة الخطية ، والبرمجة التربيعية ، والبرمجة الديناميكية تم استخدامها في ال (MPC) . في هذه الرسالة نستخدم تقنية جديدة لحل المشكلة وهي الخوارزم الجينية . الطريقة المقترحة تصيغ ال (MPC) كمشكلة تحسينية والخوارزم الجينية تستعمل في عملية التحسين . الميزات لاستعمال الخوارزم الجيني تتضمن : إمكانية التطبيق في أي نموذج عملي ، إمكانية تعريف أي هدف للتحكم ، إمكانية معالجة أي قيود . الطريقة المقترحة تم تطبيقها في النظامين (SISO) و (MIMO) مع أنواع مختلفة من النماذج العملية ، النماذج الإزعاجية ، وظائف التكلفة والقيود . وتم مناقشة التطبيق للطريقة المقترحة على العمليات الكيميائية .