1つまたは複数の物理的構成要素を有する被制御システムを制御するために使用される制御装置であって、時間tにおいて前記被制御システムの現在の状態をサンプリングし、将来の比較的短い時間区間の間にモデル予測制御MPCモデルを用いて操作変数軌跡を最小化する費用関数を計算し、前記MPCが時間tにおいて前記被制御システムの現在の状態をサンプリングし、将来の比較的短い時間区間の間に前記MPCモデルを用いて操作変数軌跡を最小化する費用関数を計算して、最適解を見つけるために二次計画QPアルゴリズムを使用し、前記QPアルゴリズムが、勾配射影に基づいておよびニュートンステップ射影を使用して、単純制約を有するアクティブセットソルバASクラスアルゴリズムを使用して解かれ、前記被制御システムを直接または間接的に制御するために使用される制御信号を出力することにより前記操作変数軌跡の移動を実行するようにコンピュータシステム上で動作可能な1つまたは複数のコンピュータプログラム、を含むコンピュータシステムを備える制御装置。前記アクティブセットクラスアルゴリズムは最適化変数のために単純制約を使用し、前記単純制約は下限および上限として定義される、請求項1に記載の制御装置。前記ニュートンステップ射影または前記勾配射影は、最適解において有効制約のセットのより速い識別を可能にするために、前記アルゴリズムの各反復において複数の制約のワーキングセットへの追加を可能にする、請求項1に記載の制御装置。したがって、そのような短いサンプリング期間の間のリアルタイム最適化を必要とする高等制御法を実施することが課題である。以下の説明は、異なる図面における同様の要素には同様の番号を付けた図面を参照しながら読まれたい。必ずしも原寸に比例していないこれらの図面は、選択された実施形態を図示するものであり、本発明の範囲を限定するものではない。システムおよび方法の実施例が様々な図面において図示されているが、提供された実施例の多くは、利用することができる適切な代替物を有することを当業者は理解するであろう。さらに、様々な図面が特にいくつかの例示的制御システムに関して説明されているが、本明細書に記載の制御装置および方法は、所望の場合は他のタイプのシステムの制御に適用することもできることを理解されたい。本明細書に記載の技術は、システムモデルの反復有限区間最適化を使用するMPCベースの制御法を利用する。時間tにおいて現在のシステム状態がサンプリングされ、将来の時間区間、[t、tT]の間に、例えば数値最小化アルゴリズムを使用して操作変数軌跡を最小化する費用関数が計算される。特に、現在の状態から出る状態軌跡を探索し、時間tTまでの費用最小化操作変数軌跡を見つけるために、オンラインまたはオンザフライ計算が使用される。そのような方法は、二次計画QPの解によって決定することができる。操作変数軌跡のステップが実行され、次いで、システム状態が再度サンプリングされ、現在の状態から計算が繰り返され、新しい制御および新しい予測状態経路をもたらす。予測区間は、前にシフトされ続け、この理由から、MPCは後退区間制御とも呼ばれる。一例示的実施形態によれば、この発明の主題は、勾配射影のみに基づいておよびニュートンステップ射影を使用して単純制約を有するQP問題を解くためにアクティブセットソルバASクラスアルゴリズムを提供する。ASクラスアルゴリズムでは、最適化変数のための単純またはボックス制約は、下限および上限、例えばLB≦X≦UBと定義され、ここでXは最適化変数であり、LBおよびUBは、それぞれ下限および上限である。勾配射影ベースの方法は、最適解における有効制約のセットのより速い識別を可能にするために、アルゴリズムの各反復において複数の制約のワーキングセットへの追加またはそれからの除去を可能にする。さらに、ニュートンステップ射影は、アルゴリズムの収束をスピードアップする。一実施形態によれば、本方法および対応するシステムは、MPC制御から生じる単純制約を有するQPを解くために使用される。次に、図1A、1B、および2を参照すると、本発明によるモデル予測制御のためのシステムの第1の実施形態の流れ図およびシステム図が示されている。以下でさらに詳細に説明されるように、改善されたプロセス10Aおよび対応する制御装置110は、他の手法より少ない計算資源および/またはより速い速度で実施することができるモデル予測制御手法を提供する。一実施形態では、以下で説明されるように、システムは、限られた計算資源しか有しない組込み適用形態において使用される。したがって、プロセス10Aおよび制御装置110は、操作変数軌跡を生成するために、システムモデルの反復有限区間最適化を決定するためにMPCモデルを使用することに備える。a.時間tにおいて現在のシステム状態をサンプリングし20、将来の比較的短い時間区間[t、tT]の間に、図1Bに記載されている方法を使用して、MPCモデルを用いて操作変数軌跡を最小化する費用関数を計算するステップ25。b.操作変数軌跡のステップまたは移動を実現するテップ30。c.新しい制御および新しい予測状態経路をもたらすために現在の状態から始めて制御計算を繰り返すテップ。d.予測区間を前にシフトし続けることにより制御プロセスを続けるテップ。次に図1Bを参照すると、現在のシステム状態に基づいて操作変数軌跡および有効制約のセットを最小化する費用関数を決定するために使用されるプロセス10Bが図示されている。a.アルゴリズムの反復の最大値に到達したかどうかをチェックする45。はいの場合は、解は見つからず46、プロセス10Bは、結果として次善の操作変数軌跡を返す。そうでなければ、新しい反復を続ける。b.ニュートンステップを得るために現在の有効制約セットを用いてKarush-Kuhn-TuckerKKTシステムの式のセットを解く50。c.ニュートンステップに沿って最も近い限界制約まで移動し、ニュートンステップをフルステップの残りとみなす55。d.ニュートンステップ長がゼロかどうかチェックする57。はいの場合は、停止条件をチェックすることにより続ける63。そうでなければ、有効制約の新しいセットは、制約の部分空間上へのニュートンステップの射影を使用して見つけることができる60。e.有効制約に関連するすべてのラグランジュ乗数が負であり、無効制約に対応する勾配の座標がゼロであるかどうかをチェックする63。はいの場合は、最適解が見つけられ64、そうでなければ、制約の部分空間上への負の勾配方向の射影を使用することにより、より良い解を探す65。f.制約の新しいアクティブセットを得るために制約の部分空間上に負の勾配を射影し、目的を改善する65。一代替実施形態によれば、反復の数を低減し、収束を改善するためにウォームスタートが使用される。他の実施形態によれば、単純制約は、操作変数アクチュエータなどのためにハード制約に分割され、残りの制約システム状態、システム出力などは、ソフト制約として公式化される。他の実施形態では、最適化問題はの形を取る。次に図2を参照すると、制御装置110の制御下における被制御システム100の簡略ブロック図が示されている。制御装置110は、コンピュータシステム90、出力モジュール112、および入力モジュール114を含む。動作中は、制御装置110は、モジュール112から操作変数MVのシーケンス120を生成し、入力モジュール114から被制御変数および外乱変数入力変数のシーケンス130を受信する。制御出力120、および入力130は、被制御システム100に送信されるまたはそれから受信されるアナログまたはデジタル制御信号の形を取ることができる。次に図3を参照すると、図1Aおよび1Bにおいて具体的に説明されているような前述のアルゴリズムを実施するための計画を実行するコンピュータシステム200のブロック図が示されている。一実施形態によれば、MPC制御アルゴリズムが、システム200上のコンピュータプログラム225におけるソフトウェアモジュールとして実施される。コンピュータ210の形態の汎用コンピューティング装置は、処理ユニット202、メモリ204、取外し可能なストレージ212、および取外し不可能なストレージ214を含んでよい。メモリ204は、揮発性メモリ206および不揮発性メモリ208を含んでよい。コンピュータ210は、揮発性メモリ206および不揮発性メモリ208、取外し可能なストレージ212および取外し不可能なストレージ214など、様々なコンピュータ可読媒体を含んでよい――または、それらを含むコンピューティング環境へのアクセスを有してよい。コンピュータストレージは、ランダムアクセスメモリRAM、読出し専用メモリROM、消去可能プログラマブル読出し専用メモリEPROMおよび電気的消去可能プログラマブル読出し専用メモリEEPROM、フラッシュメモリまたは他のメモリ技術、コンパクトディスク読出し専用メモリCDROM、デジタル多用途ディスクDVDまたは他の光ディスクストレージ、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスクストレージまたは他の磁気ストレージデバイス、あるいはコンピュータ可読命令を記憶することができる任意の他の有形の物理的媒体を含む。コンピュータ210は、入力216、出力218、および通信接続220を含むかまたはそれらを含むコンピューティング環境へのアクセスを有してよい。コンピュータは、1つまたは複数のリモートコンピュータに接続するために通信接続を使用して、ネットワーク接続された環境で動作することができる。リモートコンピュータは、パーソナルコンピュータPC、サーバ、ルーター、ネットワークPC、ピア装置、または他の一般的なネットワークノードなどを含んでよい。通信接続は、ローカルエリアネットワークLAN、広域ネットワークWAN、または他のネットワークを含んでよい。非一時的な形で有形の物理的コンピュータ可読媒体上に記憶されたコンピュータ可読命令は、コンピュータ210の処理ユニット202によって実行可能である。ハードドライブ、CD-ROM、およびRAMは、コンピュータ可読媒体を含む製品のいくつかの例である。一例示的実施形態によれば、コンピュータプログラム225は、メモリ204、ストレージデバイス212または214、ネットワークストレージデバイスなどのシステム上のまたはシステム外の他のストレージロケーションに、任意の組合せで、記憶される。次に図4を参照すると、図3のMPCシステムの、内燃機関への、とりわけ不所望の放射排出を低減するように動作するように設計されたエンジンへの、適用形態400が図示されている。この適用形態では、制御装置110は、1つまたは複数の自動車用システムまたは構成要素410とインターフェースされる。システムまたは構成要素410は、例えば、しかし限定としてではなく、ターボチャージャ、排気再循環、バルブ、スロットル、キャブレタまたは燃料インジェクタ、イグニッションシステム、触媒コンバータ、ブレーキ制御、またはトラスミッションを含んでよい。他の例示的実施形態によれば、図3のMPCシステムは、システムまたは構成要素410が自動車用構成要素ではなく航空宇宙システムまたは構成要素となり得る航空宇宙システムに適用することができる。さらに、図4のMPCシステムは、任意の他の組込み適用形態、または任意の他の適応形態が、例えば、PID比例積分微分制御装置のネットワークなど既存の標準的制御方法に取って代わるのに適している。本技術の一例示的実施形態によれば、本技術は、簡単な典型的なディーゼルエンジン制御問題に適用され、その目的は、指定された限度内で過給圧システム出力2を保持しながらフレッシュエアフローシステム出力1のための規定の設定点に従うことである。アクチュエータは、EGR排気再循環、システム入力1およびウェイストゲートバルブシステム入力2である。両方のバルブの位置は制約される。このMPC制御問題は、単純ボックス制約を有するQP問題に変換することができる。エンジンは、選択された動作点に関して線形化される。結果としての線形モデルが、図5A、5B、5C、および5Dに示されている。この実施例では、結果としてのリアルタイムでのQP最適化問題は、18の最適化変数を有する。したがって、18のボックス制約がある制約の総数は、2×18=36である。この問題を解くために、前述のプロセスが使用された。このQP問題は、各サンプリング期間において解く必要があることに留意されたい。結果は、図6A、6B、6C、6D、6E、および6Fに示されている。2つの場合がある。第1の場合には、最適化問題に対する最適解が黒い実線で示されている。第2の場合には、ソルバの最大反復回数は3に限定された。実施例では、ウォームスタート技法ソルバが前の解から開始されるが使用され、それによって、最適解を見つけるための反復回数が低減した。最適解を見つけるための最大反復回数は9である。制御性能に対する影響は、最適解と比べるとごくわずかである。一例示的実施形態によれば、しかし限定なしに、本明細書で使用される基本MPCモデルは、最適制御移動を計算するために、プロセスの内部動的モデル、過去の制御移動の履歴、および後退予測区間における最適化費用関数Jを使用する多変数制御アルゴリズムである。一例示的実施形態では、制御されるべきプロセスは、時不変n次多入力多出力MIMOARXモデル外部入力を有する自己回帰モデルによって説明することができる。式中、ukはnu入力または操作変数MVのベクトルであり、vkはnv外乱変数DVのベクトルであり、ykはny出力または被制御変数CVのベクトルであり、ekは、nyxny共分散行列Σを有する測定雑音nyベクトルの白色雑音シーケンスであり、Ai、Bi、およびCiは、適切な寸法nyxny、nyxnu、およびnyxnvの係数行列である。出力ykの予測のために利用可能な最新データは、外乱vk-1および操作変数ukの値であることに留意されたい。カルマンフィルタが使用可能な状態では、状態空間モデルまたはOE出力誤差モデルを代替物として使用することもできる。一例示的実施形態によれば、本発明の主題の実施に適した例示的ASSソルバアルゴリズムが、J.Nocedal、S.J.Wright、NumericalOptimization数値最適化、Springer、2006年、またはR.Fletcher、PracticalMethodsofOptimization最適化の実用的な方法、Wiley、2003年に、より詳細に説明されている。前述のように、本明細書に記載のMPC技術は、具体的に、しかし排他的にではなく、組込み適用形態のMPC制御から生じるQP問題に適している。例えば、提案された方法およびシステムの一適用形態は、内燃機関のための多変数制御問題を解くためのMPC制御装置である。本方法はまた、逐次二次計画SQPにおいてコアQPソルバとして使用することができる。SQPは、例えば非線形MPCにおいて、非線形最適化問題を解くための実用的な方法である。したがって、前述の方法およびシステムは、有用で効果的な制御経路を計算するために必要とされるQPアルゴリズムの反復回数を低減する。したがって、改善されたMPC制御法は、より少ない計算資源を使用して展開することができる。改善された手法によってもたらされた低減された計算時間は、限られた資源および/または短いサンプリング期間を有する適用形態に特に有用である。要約は、27C.F.R.§1.72bを順守するために提供され、特許請求の範囲の範囲または意味を解釈するためにも限定するためにも使用されないという了解で提出される。