Model Predictive Control ist eine fortschrittliche Methode der Prozesssteuerung, die seit den 1980er Jahren in der Prozessindustrie in Chemieanlagen und Ölraffinerien eingesetzt wird. In den letzten Jahren wurde es auch in Power-System-Balancing-Modellen eingesetzt. Modellprädiktive Controller basieren auf dynamischen Modellen des Prozesses, meistens lineare empirische Modelle, die durch Systemidentifikation erhalten werden. Der Hauptvorteil der modellprädiktiven Steuerung besteht darin, dass damit der aktuelle Zeitschlitz optimiert werden kann, während zukünftige Zeitfenster berücksichtigt werden. Dies wird durch die Optimierung eines endlichen Zeithorizonts erreicht, aber nur der aktuelle Zeitschlitz implementiert. Die prädiktive Steuerung des Modells hat die Fähigkeit, zukünftige Ereignisse zu antizipieren und kann entsprechende Kontrollmaßnahmen ergreifen. MPC-Modelle sagen die Änderung der abhängigen Variablen des modellierten Systems voraus, die durch Änderungen der unabhängigen Variablen verursacht wird. In einem chemischen Prozess sind unabhängige Größen, die vom Regler eingestellt werden können, oft entweder die Sollwerte von regulatorischen PID-Reglern oder das Endsteuerelement. Als Störungen werden unabhängige Größen verwendet, die vom Regler nicht eingestellt werden können. Abhängige Variablen in diesen Prozessen sind andere Messungen, die entweder Kontrollziele oder Prozessbeschränkungen darstellen. Das Buch mit dem Titel Advanced Model Predictive Control soll den Lesern die jüngsten Errungenschaften in diesem Bereich präsentieren. Das Buch liefert auch Anwendungen von MPC in der modernen Industrie und effektive kommerzielle Software für MPC ist vertraut.
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