model predictive control

• kontrol edilmek istenen sistemin matematiksel modeli kullanilarak, her ornekleme aninda, belirli bir tahmin ufkunda sistemin ciktilarinin ne yapacagina gore, belirli bir kontrol ufku icin kontrol hareketi uretmeye dayali surec denetim algoritmasi. kontrol hareketleri, kullanicinin belirledigi bir fonksiyonun minimize edilmesiyle hesaplanir. bu optimizasyon sirasinda tahmin ufku boyunca sistem ciktilarina ve/veya kontrol hareketlerine sinirlandirmalar getirilebilir ki o zaman da constrained model predictive control olur.
• dmc (dynamic matrix control), mphc (model predictive heuristic control), mac (model algorithmic control), ve gpc (generalized predictive control) gibi ce$itleri bulunur.
• turkcesi model ongorumlu denetlec. cogu zaman internal model control sistemi uzerine kuruldugu dusunulen aslinda internal model controlu kapsayan, nitekim ondan daha once ortaya cikmis kontrol metodolojisi.
• bir sistemin gelecek cevaplarını önceden tahmin etmek için bir model yaratan kontrol algoritması. büyük güç merkezleri ve petrol rafineleri için geliştirilmiş bir kontrol algoritması olmasına rağmen daha sonra kendine kimyasal prosesler, gıda sektörü, otomotiv ve hatta uzay teknolojisinde yer bulabilmiştir.
  
  sistemin nonlinear olduğu durumlar için (bkz: nonlinear model predictive control)
• temelleri minimum varyans/genelleştirilmiş minimum varyans ile atılmış olsa da, geçmişi yaklaşık 30 senedir.
• basitçe, belli bir amaca ulaşmak için on adım ötesine kadar plan yapıp sadece bir adım atmak ve orada tekrar plan yapmaktır. burada lqr ile kıyaslandığı güzel bir uygulaması var.
• model öngörülü kontrol olarak türkçe'ye çevirilebilecek gelişmiş bir optimal kontrol yöntemi. bu yöntemle ilgili ilginç bir nokta ilk olarak endüstride süreç kontrol problemlerine (özellikle rafineri, kağıt üretimi vb. yavaş dinamikli süreçler) bir çözüm olarak kullanılmaya başlanıp daha sonra akademiye girmiş olması.
  
  bu yöntemi uygulamak için ilk olarak sistemin doğruluk ve hesaplama yükü arasındaki ödünleşmenin dikkate alınarak modellenmesi gerekmektedir. çünkü modelin olabildiğince doğru olması yapılan tahminleri iyileştirecekken, muhtemelen hesap yükünü de artıracaktır. zamanla değişmeyen (lti) sistemler için var olan sürekli zaman optimal kontrol çözümleri kullanılabilir. doğrusal olmayan sistemler için ise sürekli optimizasyon problemi ayrık bir parametre kestirimi problemine dönüştürülerek nümerik yöntemler ile çözülebilir veya model doğrusallaştırılarak yaklaşık çözümler bululabilir. ek olarak, öngörü ufku ve örnekleme periyodu da bulunan çözümleri etkileyen unsurlardır. kısa öngörü ufku için hesaplama daha hızlı fakat bulunan çözümler daha açgözlü (tabiri caizse günü kurtarır) davranışlar olacaktır.
  
  bu yöntemle ilgili detaylı ve matematiksel bilgi için konunun akademik öncülerinden david mayne ve manfred morari'nin çalışmaları incelenebilir.
• yapay zekanın ekürisi olarak geleceğimizi inşaa edecek mühendislik yaklaşımlarından biri ve muhtemelen en önemlisidir. bu yaklaşım robotik sistemlere takla attırır. takla attırmak derken, mecazen değil. mekanizma karmaşık bir denge hareketi gerçekleştiriyorsa sistemin sonraki durumlarının önceden analiz edilip ortaya konması gerekir. aynı şey füze, uzay aracı gibi hata teloransı düşük olan ve hassas kontrol gerektiren uygulamaların tümünde gereklidir. örneğin boston dynamics'in meşhur geri takla atan robotunda ya da spacexin gemiye iniş yapan uzay aracında muhakkak bu tür algoritmalar kullanılıyordur. "muhakkak" diyoruz çünkü bu adamlar biz bu işi böyle yaptık diye makale yazmazlar. kaliteli mühendisliğin makalesi yazılmaz.
  
  şimdilik insanlar öngörülü kontrolü makinalardan iyi yapıyorlar. araba kullanırken, koşarken, futbol ya da tenis oynarken bizler, öngörülü bir kontrol sistemi gibi çalışırız. sürekli ileriki hamleleri hesaplayıp ona göre anlık pozisyonumuzu değiştiririz. makinaların bizi sollamasına ramak kaldı.. yapay zeka algoritmalarıyla desteklenmiş öngörülü bir kontrol sistemi çok yakında en iyi şoförümüzden daha iyi araç kullanacak, insan benzeri robotlar (bkz: android) en iyi sporcularımızdan daha iyi olacak o spor dalında.
  
  model öngörülü denetim sistemi tasarlamak zordur. sağlam matematik içerir. muhattap olduğunuz sistemin matematik modelini en ince ayrıntısına kadar kurmanız gerekir. sistem doğrusal değilse -ki gerçek hayatta çoğu sistem doğrusal değildir- o sistemin doğru bir modelini kurmak iyi bir emek gerektirir.
• mpc’nin çalışma şeklini wang (2009) bir örnekle açıklamıştır. bir çalışma gününün sabah 9’da başladığını düşünelim. çalışanlar bir grup olarak yapacaklarını önlerindeki 8 saat için planlıyorlar. ancak ilk 1 saatle ilgili planladıklarını gerçekleştiriyorlar. saat 9 olduğunda performanslarını değerlendiriyorlar. ne kadar emek sarf ettiklerini bunun karşılığı olarak ne kadarlık işi tamamladıklarını inceliyorlar. bu bir saatlik süre zarfında dışarıdan yardım alıp almadıklarını veya işlerini sabote edecek (örneğin bir telefon konuşması, acil bir durum) bir bozucuya maruz kalıp kalmadıklarını değerlendiriyorlar. geçmişi değerlendirmenin ardından saat 9’da, önlerindeki 8 saat için tekrar öngörüye dayanan planlama yapıyor ve planı saat 9 ile saat 10 arasında uyguluyorlar. ikinci kısımdan sonra değerlendirmeyi tekrar yapıyorlar. bu örnekteki 8 saat öngörü ufku, 1 saatlik dilimler kontrol ufku, çalışanların harcadığı efor kontrol sinyali, tamamladıkları işler de çıkış sinyali olarak düşünülebilir. (franco, 2010)