Stanowisko laboratoryjne do badania wielowymiarowych algorytmów regulacji
Streszczenie
W pracy opisano projekt i realizację stanowiska laboratoryjnego do testowania algorytmów regulacji. Przedstawiono budowę mechaniczną oraz elektroniczną. Omówiono funkcje programowe umożliwiające sterowanie procesem. Podkreślono uniwersalność stanowiska, która polega na szerokich możliwościach konfiguracji, gdyż można badać prosty proces jednowymiarowy oraz skomplikowane procesy wielowymiarowe. Opisano możliwości zastosowania stanowiska, w szczególności do testowania algorytmów regulacji zaimplementowanych w systemach wbudowanych, wykorzystujących mikroprocesory, układy FPGA oraz sterowniki PLC. Omówiono przykład regulacji procesu za pomocą algorytmu regulacji predykcyjnej zaimplementowanego na mikroprocesorze.
Słowa kluczowe
mikroprocesory, procesy wielowymiarowe, regulacja predykcyjna, systemy wbudowane, układy FPGA
Laboratory stand for the study of multivariable control algorithms
Abstract
The article describes the design and implementation of a laboratory test-bench which may be used to evaluate control algorithms. Mechanical and electronic details are presented. The software features that allow to control the test-bench are discussed. The test-bench is very flexible since it may be easily configured to act as a single-input single-output process and as a number of complicated multiple-input multiple-output processes. Existing possibilities of development of control algorithms implemented on embedded systems based on microprocessors, FPGAs and PLCs are discussed. Finally, an example implementation of a model predictive control algorithm on a microprocessor is detailed.
Keywords
embedded systems, FPGAs, microprocessors, multiple-input multiple-output processes, predictive control
Bibliography
- Currie J., Prince-Pike A., Wilson D., Auto-code generation for fast embedded Model Predictive Controllers, Proceedings of the 19th International Conference on Mechatronics and Machine Vision in Practice, Auckland, New-Zealand 2012, 116–122.
- Johansen T.A., Towards dependable embedded model predictive control, “IEEE Systems Journal”. DOI: 10.1109/JSYST.2014.2368129.
- Johnson M.A., Moradi M.H., PID Control: New Identification and Design Methods, Springer, Londyn 2005.
- Maciejowski J.M., Predictive Control with Constraints, Prentice Hall, Harlow 2002.
- Petko M., Lubieniecki M., Staworko M., Automatyczna implementacja programowo-sprzętowa algorytmów sterowania w układach FPGA, „Pomiary Automatyka Kontrola”, Vol. 55, Nr 5, 2009, 297–300.
- Qin S.J., Badgwell T.A., A survey of industrial model predictive control technology, “Control Engineering Practice”, Vol. 11, No. 7, 2003, 733–764, DOI: 10.1016/S0967-0661(02)00186-7.
- Tatjewski P., Advanced control of industrial processes, Structures and algorithms, Springer, London 2007, DOI: 10.1007/978-1-84628-635-3.
- Yang N., Li D., Zhang J., Xi Y., Model predictive controller design and implementation on FPGA with application to motor servo system, “Control Engineering Practice”, Vol. 20, No. 11, 2012, 1229–1235, DOI: 10.1016/j.conengprac.2012.06.012.
- Wang Q.G., Ye Z., Cai W.J., Hang C.C., PID Control for multivariable processes, Lecture Notes in Control and Information Sciences, Vol. 373, Springer, Heidelberg 2008, DOI: 10.1007/978-3-540-78482-1.
- Zometa P., Kogel M., Findeisen R., μAO-MPC: a free code generation tool for embedded real-time linear model predictive control, Proceedings of the American Control Conference (ACC), Washington, DC, 2013, 5320–5325, 10.1109/ACC.2013.6580668.