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模型預測控制於精密機電伺服系統之應用

為了解決OKUMA INFINITY的問題，作者劉燕忠 這樣論述：

本文實現模型預測控制(Model Predictive Control)在高頻寬機電伺服系統中,並進行精密軌跡追蹤與限制條件的處理。模型預測控制在工業程序上之應用相當廣泛,係因可針對限制問題進行即時最佳化處理。但受限於模型預測控制在進行實現的過程中需要龐大的數值運算,使得在機電系統應用上仍相當少見。近年微處理器運算速度的提升,使得需龐大運算量的進階控制技術(如:模型預測控制等),漸漸可實現於高頻寬機電系統。因此本文由運動控制之觀點探討積分模型預測控制在機電系統上進行精密軌跡追蹤及限制處理等研究。而為了改善模型預測控制在週期軌跡追蹤時的系統效能及同時考量限制條件的問題,本文提出結合反覆控制之模

型預測控制器,並將其成本函數最佳化求解過程轉換為二次規劃問題(Quadratic Programming),使得反覆模型預測控制器不僅可改善週期性軌跡追蹤時的效能,並可同時考量限制條件對系統效能的影響。最後,本文以高取樣頻率(10 kHz)數位控制將以上所提之控制方法實現於壓電致動系統,並分析與討論模型預測控制器中各項參數設定對於系統效能的影響。實驗結果驗證結合積分控制模型預測控制器與所提出的反覆控制模型預測控制器,可實現於高頻寬伺服系統,並且有效改善系統進行軌跡追蹤時的效能,此外當系統同時有限制條件的加入時,亦可在高取樣頻率下實現,且所獲得之結果相較於一般限制方法有著更佳的系統效能。