Paralelní řešič pro prediktivní řízení

Abstract

Model Predictive Control (MPC) je moderní metodou prediktivního řízení umožňující zahrnout do výpočtu budoucí vývoj řízeného systému a také omezení kladená na tento systém. V rámci regulace je řešena optimalizační úloha, kterou je možné převést na úlohu kvadratického programování. Pro řešení této úlohy je možné použít řadu metod, z nichž některé jsou v této práci uvedeny. Hlavní náplní této práce je paralelizace výpočtu Newtonova kroku pro metodu kombinované gradient/Newtonovy projekce, implementace regulátoru využívajícího této metody a zhodnocení efektivity této paralelizace.

Model Predictive Control (MPC) is a modern method of predictive control that is able to consider the future development of the controlled system as well as the limitations of the system itself. An optimalisation problem, which can be altered to quadratic programming problem, is solved within the regulation. It is possible to use a wide range of methods in order to solve this problem. Some of them are presented in this thesis. The main focus of this thesis are parallelization of the calculation of Newton step in the combined gradient/Newton projection method, implementation of the regulator using this method and evaluation of the effectivity of this parallelization.