INVESTIGATION OF CONSTRAINED MODEL PREDICTIVE CONTROL TUNING STRATEGY FOR MULTIVARIABLE PROCESSES

Mohamed Shtewi M. Daw Ali said Zayed* and Abdulbaset Mohamed Alemam**


Department of Electrical and Electronic Engineering, Higher Institute of Sciences and Technology -AL Zahra, Libya
*Department of Electrical and Electronic Engineering, University of Sabrata
**Department of Mechanical and Industrial Engineering, University of Tripoli

E-mail: Mohamed_shtwi@yahoo.com

الملخص



تلقى أنظمة التحكم المتعددة المدخلات والمخرجات اهتماماً واسعاً في المجالين الأكاديمي والصناعي. كما تتمتع المتحكمات التكهنية بإنتشار كبير في جميع مجالات التحكم بما في ذلك العمليات الصناعية مثل مصانع البتروكيماويات. الهدف الرئيسي من استخدام هذا النوع من المتحكمات هو الحصول على أنظمة تحكم فعالة ومتينة للأنظمة الصناعية الغير خطية، حيث إن هذه المتحكمات التنبوئية مبنية على العديد من النماذج الخطية لتغطية مدى كبير من الظروف التشغيلية المختلفة لغرض الحصول على النموذج الرياضي المناسب الذي يتم من خلاله تصميم المتحكم الملائم لكي يعطي تنبؤات دقيقة لتحسين أداء المنظومة. إلا إن أداء أنظمة التحكم التكهنية يعتمد اعتماداً كبيراً على بعض المتغيرات التصميمية التي يتم اختيارها من قبل المصمم للحصول على النتائج المرجّوة.
تم في هذه الورقة البحثية تطبيق المتحكم التكهني المقيد للأنظمة المتعددة المدخلات والمخرجات المقترح من قبل الباحثان (محمد ميلود وعلي زايد) [1] للتحكم في حالتي دراسة وهما؛ برج تقطير لمصفاة نفطية وشبكة مبادل حراري اللتين سبق دراستهما في المراجع [3, 2] على التوالي.
إن الغرض الرئيسي من هذه الدراسة هو تحديد أي هذه المعاملات التصميمية أكثر تأثيراً على الأداء الكلي للأنظمة المتعددة المتغيرات لكي يؤخذ بعين الإعتبار في عملية ضبط المتحكم لاحقا.


ABSTRACT



Multivariable processes and multivariable control have received wide attention from both the academic and industrial societies. Model predictive control (MPC) applications are very popular in industrial systems such as petrochemical processes. The aim of this control strategy is to provide a robust control to be implemented for a nonlinear industrial process. The scheme utilizes multiple linear models to cover wider ranges of operating conditions in order to obtain the suitable process model that further is used in control design computations. The model based nature of this control methodology focuses on improving performance and robustness of control systems by using accurate prediction. However, tuning of multivariable MPC is quite challenging because of the number of adjustable parameters that affect closed-loop performance. In this paper, the constrained multivariable MPC controller developed by (Milaud, M and Zayed, A) [1] is applied to (two by two) distillation column used by (Sridhar, R and Cooper, D) [2] and the (four by four) heat exchanger network (HEN) [3], in order to determine the most sensitive tuning parameter to be considered as MPC controller primary tuning parameter.