Observer based nonlinear quadratic dynamic matrix control for state space and input/output models

Authors

  • Gangadhar Gattu,

    1. Department of Chemical Engineering and Institute for Systems Research, University of Maryland, College Park, MD 20742, U.S.A.
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  • Evanghelos Zafiriou

    Corresponding author
    1. Department of Chemical Engineering and Institute for Systems Research, University of Maryland, College Park, MD 20742, U.S.A.
    • Department of Chemical Engineering and Institute for Systems Research, University of Maryland, College Park, MD 20742, U.S.A.
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Abstract

An observer based nonlinear Quadratic Dynamic Matrix Control (QDMC) algorithm is developed for use with nonlinear input-output (I/O) and state space models. It generalizes and extends previously published nonlinear QDMC algorithms. The extension to I/O models is particularly important due to the increased use of neural networks and other types of nonlinear black box models in the chemical industry. Disturbance rejection and offset free tracking is addressed in a general setting utilizing concepts from filtering theory. Various kinds of disturbance models can be incorporated in the formulation. Even though nonlinear models are utilized for model prediction, the on-line optimization is formulated as a single Quadratic Program, thus preserving the computational advantages of nonlinear QDMC as compared to Model Predictive Control algorithms based on nonlinear programming techniques. The examples illustrate parameter tuning for open-loop unstable and stable processes and point out both benefits and shortcomings of the algorithm.

Abstract

On a mis au point un algorithme de contrǒle matriciel dynamique quadratique (QDMC) non linéaire basé sur un observateur destiné aux modèles entrée/sortie (E/S) non linéaires et aux modèles d'espace des états. Cet algorithme généralise et étend les algorithmes QDMC non linéaires publiés antérieurement. Cette généralisation aux modèles E/S est particulièrement importante du fait de l'utilisation accrue des réseaux neuronaux et d'autres types de modèles boǐte noire non linéaires dans l'industrie chimique. La réjection et le suivi sans compensation des perturbations est considérée dans le contexte général de la théorie du filtrage. Différents types de modèles de perturbation peuvent ětre introduits dans la formulation. Měme si des modèles non linéaires sont utilisés pour la prédiction des modèles, l'optimisation en ligne est effectuée avec un programme quadratique unique, ce qui permet de conserver les avantages du calcul du QDMC non linéaire comparativement aux algorithmes de contrǒle prédictif des modèles basés sur des techniques de programmation non linéaires. Les exemples illustrent l'ajustement des paramètres pour des procédés en boucle ouverte stables ou instables et soulignent tant les avantages que les limites de l'algorithme.

Ancillary