Sep 19, 2019   6:46 a.m. Konštantín, pamätný deň - Deň prvého verejného vystúpenia Slovenskej národnej rady
Academic information system

Summary of topics offered - Faculty of Mechanical Engineering


Basic information

Type of work: Dissertation thesis
Topic: Efektívne vnorené nelineárne prediktívne riadenie mechatronických systémov s rýchlou dynamikou
Title of topic in English: Efficient embedded nonlinear model predictive control of mechatronic systems with fast dynamics
State of topic: approved (prof. Ing. Miroslav Fikar, DrSc. - Chairperson of Departmental Board)
Thesis supervisor: prof. Ing. Cyril Belavý, CSc.
Faculty: Faculty of Mechanical Engineering
Supervising department: Institute of automation, measurement and applied informatics - FME
Max. no. of students: 1
Academic year:2019/2020
Proposed by: prof. Ing. Cyril Belavý, CSc.
Annotation: Nelineárne prediktívne riadenie (NMPC) je momentálne jedným z najvýkonnejších prostriedkov na riešenie problémov nelineárneho riadenia, ktoré sa objavujú v podstate pri takmer všetkých technických aplikáciách, spravidla kvôli prirodzene nelineárnej dynamike daného systému alebo procesu. Väčšina aplikácií prediktívneho riadenia (MPC) však stále vo veľkej miere využíva lineárne alebo linearizované modely, čo v značnej miere uľahčuje úlohu identifikácie a optimalizácie, a vedie na dostatočne dobré správanie sa systému v okolí príslušného operačného bodu. Po teoretickej ako aj praktickej stránke možno lineárne MPC v súčasnosti považovať za vyspelú techniku. Riešenie problému NMPC je spojené s rapídnym nárastom výpočtovej zložitosti, čo je však dnes vďaka obrovskému pokroku dosiahnutom v nelineárnej optimalizácii už možné zvládnuť. Napriek tomu je množstvo reálnych aplikácii NMPC stále obmedzené, najmä čo sa týka systémov s rýchlou dynamikou a implementácie na lacný, vnorený výpočtový hardvér s obmedzeným výkonom a pamäťou, čo robí túto problematiku veľmi aktuálnou a relevantnou. Predmetom práce bude štúdium problematiky, návrh a vývoj numericky efektívnych algoritmov NMPC a ich praktická implementácia na vybrané 32-bitové mikropočítačové platformy v úlohe riadenia vybranej triedy mechatronických systémov s rýchlou dynamikou. Konzultant: doc. Ing. Martin Gulan, PhD.
Annotation in English: Nonlinear model predictive control (NMPC) is nowadays one of the most powerful tools for solving nonlinear control problems that appear in almost all technical applications, generally due to the inherently nonlinear dynamics of the given system or process. Most applications of model predictive control (MPC) however still greatly rely on the use of linear or linearized models, which substantionally simplifies the tasks of identification and optimization and leads to a sufficiently good behavior of the system near the given operating point. Linear MPC is thus nowadays considered a mature technology from both theoretical and practical point of view. Solution of a NMPC problem comes with a rapid increase of computational complexity, which is however manageable thanks to the todays' state of the art in nonlinear optimization. Despite that the number of real-world NMPC applications is still very limited, even more in case of system with fast dynamics and implementations on cheap, embedded computing hardware with limited performance and memory. The objective of the thesis will be the literature overview, design and development of computationally efficient NMPC algorithms and their practical implementation on selected 32-bit microcontroller units in tasks of control of a selected class of fast mechatronic systems.



Limitations of the topic

To sign up for a topic it is necessary to fulfil one of the following restrictions

Limit to study programme
The table shows limitations of study programme, field, track the student has to be enrolled in to be able to register for a given topic.

ProgrammeTrackTrack
D-AISP Automation and Informatics of Machines and Processes-- not entered -- -- not entered --