Семинар Стэнфордского университета: Прогностическое управление гибридными динамическими системами

Рикардо Санфеличе Калифорнийский университет в Санта-Круз 8 ноября 2019 г. Гибридные системы моделируют поведение динамических систем, в которых состояния могут непрерывно изменяться и в отдельные моменты времени демонстрировать мгновенные скачки. Такие системы возникают, когда алгоритмы управления, включающие цифровые устройства, применяются к системам непрерывного времени, или когда внутренняя динамика самой системы имеет такое гибридное поведение, например, в механических системах с ударами, переключающимися электрическими цепями, импульсными нейронами и т. д. Гибридное управление может использоваться для улучшения характеристик производительности и устойчивости по сравнению с традиционным управлением, а гибридная динамика может быть неизбежной из-за взаимодействия цифровых и аналоговых компонентов в киберфизической системе. В этом докладе мы представим инструменты анализа и проектирования для схем модельного прогнозирующего управления (MPC) для гибридных систем. Мы представим недавно разработанные результаты по асимптотически стабилизирующему MPC для гибридных систем, основанные на функциях Ляпунова управления. После краткого обзора современного состояния дел в области гибридных MPC и краткого введения в мощную структуру гибридных систем, мы представим ключевые концепции и инструменты анализа. Затем мы изложим теоретические основы общей структуры MPC для гибридных систем с гарантированной устойчивостью и выполнимостью. В частности, мы охарактеризуем свойства инвариантности множества допустимых решений и множеств конечных ограничений, непрерывность функции ценности и используем эти результаты для установления асимптотической устойчивости гибридной замкнутой системы. В заключение мы проиллюстрируем структуру на нескольких примерах приложений и обобщим некоторые открытые проблемы, в частности, связанные с вычислительными вопросами. Посмотреть весь плейлист:    • Stanford AA289/ENGR319 - Robotics and Auto...   0:00 Введение 0:45 Гибридное предиктивное управление для манипуляций 8:54 Модельное предиктивное управление (MPC) Прогнозирование поведения системы, выбор наилучшего решения 17:39 Гибридное MPC в литературе 19:26 Моделирование гибридного поведения 36:36 Устойчивость управления с выборкой и удержанием 39:16 Гибридные базовые условия (HBC) 40:27 Инструментарий гибридных уравнений (HyEQ) Инструментарий гибридных уравнений (HyEQ) включает следующую библиотеку Simulink для систем с входами и межсоединениями 40:55 Общие сведения о модельном предиктивном управлении Большинство стратегий MPC в литературе выполняют следующие задачи: Измерение текущего состояния управляемой системы 46:35 Выбор Горизонт прогнозирования T 48:30 Пример реализации 50:18 Основные условия для гибридного MPC 51:49 Компоненты стабилизации для гибридного MPC 55:09 Реализация в MATLAB с использованием инструментария OPTI 55:38 Гибридное предиктивное управление для отслеживания в двуногих 56:25 Гибридное предиктивное управление для преобразования энергии 56:57 Гибридное предиктивное управление для планирования движения 57:18 Гибридное предиктивное управление для реактивного уклонения