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【24h】

PLC implementation of a real-time embedded MPC algorithm based on linear input/output models ?

机译：PLC实现基于线性输入/输出模型的实时嵌入MPC算法 ？

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How to efficiently implement Model Predictive Control (MPC) in embedded systems is a topic that is attracting a lot of research recently, due to its impact in practical applications. Implementing MPC in industrial Programmable Logic Controllers (PLCs) is of particular interest due to their widespread prevalence in the industry in comparison with other embedded systems, such as FPGAs or microcontrollers. In this paper, we present a PLC implementation of real-time embedded MPC for multivariable systems described by linear time-invariant input/output models subject to upper and lower bounds on input and output variables. The MPC algorithm uses a recently developed primal active-set method for bounded-variable least-squares problems. We highlight and address some crucial challenges that arise in implementing the MPC algorithm in a PLC. Possible extensions of the proposed methods are presented along with hardware-in-the-loop simulation results of controlling a nonlinear multivariable system using a real industrial PLC.
机译：如何在嵌入式系统中有效地实现模型预测控制（MPC）是最近吸引大量研究的主题，这是由于其在实际应用中的影响。由于与其他嵌入式系统（例如FPGA或微控制器）相比，在工业可编程逻辑控制器（PLC）中实施MPC在工业可编程逻辑控制器（PLC）中是特别令人兴趣的。在本文中，我们介绍了实时嵌入式MPC的PLC实现，用于通过输入和输出变量上的上限和下限进行线性时间不变输入/输出模型描述的多变量系统。 MPC算法使用最近开发的原始主动集方法进行有界变量最小二乘问题。我们强调并解决了在PLC中实施MPC算法时出现的一些关键挑战。所提出的方法的可能扩展以及使用真正工业PLC控制非线性多变量系统的硬件型仿真结果。

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