Development of optimization and data-driven model predictive control methods using computational intelligence techniques
Authors: Παπαδημητράκης Μύρων 
Published: November 2023

Η παρούσα διατριβή ασχολείται με τη δημιουργία συστημάτων ελέγχου με προβλεπτικά μοντέλα (Model predictive control - MPC) βάσει δεδομένων και μεθόδων βελτιστοποίησης με χρήση εργαλείων υπολογιστικής νοημοσύνης (computational intelligence - CI) και μηχανικής μάθησης (machine learning - ML). Λαμβάνονται υπόψη τόσο οι θεωρητικές όσο και οι πρακτικές πτυχές του MPC με βάση την υπολογιστική νοημοσύνη καθώς και της μεταευρετικής βελτιστοποίησης, και παρουσιάζονται τα οικονομικά πλεονεκτήματα των προτεινόμενων αλγορίθμων σε σχέση με τη βελτιστοποίηση & τον προβλεπτικό έλεγχο ενός ποικίλου φάσματος εφαρμογών μηχανικής. Πρώτον, όσον αφορά τη μεταευρετική βελτιστοποίηση, ένας σημαντικός στόχος της παρούσας διατριβής είναι η αντιμετώπιση προβλημάτων υψηλής διαστατικότητας, μη κυρτών προβλημάτων με αποδεκτή ακρίβεια επίλυσης. Για το λόγο αυτό, επινοείται ένας συνεργατικός αλγόριθμος σμήνους σωματιδίων, ικανός να χρησιμοποιεί συνεργατικά σμήνη σωματιδίων σε ομαδοποιημένες μεταβλητές σχεδιασμού. Η ομαδοποίηση πραγματοποιείται με την εφαρμογή ενός αλγορίθμου εντοπισμού κοινότητας στον πίνακα ευαισθησίας του εξεταζόμενου συστήματος, εντοπίζοντας έτσι μεταβλητές σχεδιασμού που είναι δομικά ή τοπολογικά αλληλένδετες. Η προτεινόμενη μέθοδος προσομοιώνεται σε ένα δοκιμαστικό σύστημα της IEEE και, σε συνδυασμό με ένα μοντέλο πρόβλεψης φορτίου με μηχανική μάθηση που αναπτύσσεται επίσης στην παρούσα διατριβή, συνθέτει μια αποτελεσματική πρόταση για αποδοτικό & οικονομικό έλεγχο έξυπνων δικτύων. Δεύτερον, σχεδιάζεται ένας μη γραμμικός ελεγκτής MPC με χρήση δεδομένων που βασίζεται σε νευρωνικά δίκτυα συναρτήσεων ακτινικής βάσης για παρακολούθηση τροχιάς. Η τυπική απόδοση του MPC εξαρτάται σε μεγάλο βαθμό από την ποιότητα του μοντέλου πρόβλεψης- αν αυτό είναι ανακριβές, τότε οι κινήσεις ελέγχου που προκύπτουν από τη λύση του προβλήματος βέλτιστου ελέγχου θα είναι μη βέλτιστες για το πραγματικό σύστημα. Αυτό σημαίνει ότι ένα γραμμικοποιημένο μοντέλο ενός συστήματος υψηλής διαστατικότητας με σημαντικές μη γραμμικότητες θα είναι ακατάλληλο για χρήση στο πλαίσιο του MPC, ενώ η αντίστοιχη ολοκληρωμένη μορφή των διαφορικών εξισώσεων του κρίνεται υπολογιστικά δαπανηρή. Μάλιστα, σε ορισμένες περιπτώσεις, ένα τέτοιο φυσικό μοντέλο διαφορικών εξισώσεων μπορεί να είναι εξαιρετικά δύσκολο να δημιουργηθεί για ορισμένες περιπτώσεις, επιβάλλοντας μια προσέγγιση βάσει δεδομένων. Ως εκ τούτου, η παρούσα διατριβή προτείνει τη χρήση ενός μοντέλου πρόβλεψης MPC με δίκτυα συναρτήσεων ακτινικής βάσης όπου είναι απαραίτητο, χρησιμοποιώντας καταγεγραμμένα δεδομένα του συστήματος. Η ικανότητα του προτεινόμενου σχήματος MPC στο χειρισμό των δύο προαναφερθέντων ζητημάτων μοντελοποίησης παρουσιάζεται για την περίπτωση ενός συστήματος ενεργής ανάρτησης με υψηλή διαστατικότητα, καθώς και για τη δημιουργία μοντέλων κινούμενων εμποδίων βάσει δεδομένων για τον έλεγχο πλοήγησης πλοίων για την αποφυγή σύγκρουσης με χρήση MPC. Ως φυσική συνέχεια της εργασίας σχετικά με το MPC παρακολούθησης τροχιάς, η τρίτη συνεισφορά αυτής της διατριβής είναι η δημιουργία ενός σχήματος οικονομικού MPC βάσει δεδομένων για τον αποτελεσματικό και οικονομικό έλεγχο ενός συστήματος πρόωσης πλοίου. Η συγκεκριμένη επιλογή της μελέτης περίπτωσης είναι ιδιαίτερα αιτιολογημένη, καθώς πρόκειται για ένα αντικείμενο υψηλής οικονομικής σημασίας για τον ναυτιλιακό τομέα της ελληνικής οικονομίας. Αρχικά, κατασκευάζεται ένας σταθεροποιητικός νόμος ελέγχου EMPC για το πρόβλημα της οικονομικής πρόωσης πλοίου και συγκρίνεται με το κλασσικό MPC τύπου παρακολούθησης τροχιάς, επιβεβαιώνοντας μια σημαντική διαφορά στην αποδοτικότητα καυσίμου. Χρησιμεύοντας ως αποδεικτικό σκαλοπάτι, τα αποτελέσματα αυτά εμπνέουν την ανάπτυξη ενός EMPC ελεγκτή βασισμένου σε δεδομένα για την πρόωση πλοίων που βασίζεται στην ενισχυτική μάθηση. Ο αλγόριθμος μάθησης που αναπτύσσεται & εφαρμόζεται είναι σε θέση να χειριστεί τις δομικές αποκλίσεις μοντελοποίησης μεταξύ πραγματικού συστήματος και μοντέλου, επιτυγχάνοντας έτσι υψηλότερες επιδόσεις κλειστού βρόχου και, τελικά, απτά οικονομικά οφέλη. Τέλος, προκειμένου να αξιοποιηθούν τόσο τα αποτελέσματα του MPC για την παρακολούθηση τροχιάς & της αποφυγής σύγκρουσης όσο και τα αποτελέσματα του EMPC για την οικονομική πρόωση των πλοίων, προτείνεται ένας νόμος ελέγχου για τον έλεγχο πλοήγησης και οικονομικής πρόωσης των πλοίων βάσει δεδομένων και τίθενται τα θεωρητικά θεμέλια για περαιτέρω έρευνα & ανάπτυξη. Τέλος, η γνώμη του συγγραφέα είναι ότι οι εργασίες που παρουσιάζονται στην παρούσα διατριβή μπορούν να επεκταθούν και σε άλλους τομείς της μηχανικής & πρακτικές εφαρμογές.