Controle preditivo com geração de código: um estudo comparativo

Abstract

Os algoritmos de controle preditivo têm uma grande aceitação na indústria de processos devido à capacidade de lidar com sistemas multivariados e com restrições. A presença de restrições eleva muito o custo computacional da resolução destes problemas, o que motivou muitos trabalhos nos últimos anos a elaborar ferramentas de geração automática de código para aplicações MPC. Esses desenvolvimentos possibilitam a execução de controladores avançados em sistemas embarcados de baixo custo, que são cada vez mais aplicáveis a processos industriais devido aos avanços no desenvolvimento dos dispositivos da Internet das Coisas. Apesar de que na literatura há várias bibliotecas para a implementação de MPC embarcado, não existem muitos estudos comparativos, o que dificulta a escolha da mais adequada a uma dada aplicação. O presente trabalho visa comparar cinco dessas bibliotecas: (i) o CVXGEN, que possui uma ferramenta flexível para definição do problema de otimização; (ii) o FalcOpt, que permite a utilização de modelos não-lineares no controlador; (iii) o µAO-MPC, que gera código projetado para ser executado em microcontroladores; (iv) QPgen, que implementa um algoritmo para resolver problemas de programação quadrática; e (v) o FiOrdOs, que gera código para resolver problemas de programação quadrática nos quais qualquer parâmetro pode ser alterado durante a utilização do código. Além disso, são elencadas vantagens e desvantagens de algumas dessas ferramentas, além de apresentados resultados de testes realizados num sistema embarcado. Ao final deste trabalho são apresentados os desempenhos de cada ferramenta e sugestões de usos e restrições para aplicações.

Abstract : Predictive control algorithms have great acceptance in the process industry because of its ability to handle multivariate and constrained systems. The presence of constraints greatly increases the computational cost of solving these problems, which has motivated many works in recent years to develop automatic code generation tools for MPC applications. These developments enable the execution of advanced controllers in low-cost embedded systems, which are increasingly applicable to industrial processes due to advances in the development of the Internet of Things (IoT) devices. Although in the literature there are several libraries for the implementation of embedded MPC, there are not many comparative studies, which makes it difficult to choose the most appropriate for a given application. The present work aims to compare five of these libraries: (i) CVXGEN, which has a flexible tool to define the optimization problem; (ii) FalcOpt, which allows the use of nonlinear models in the controller; (iii) µAO-MPC, which generates code designed to run on microcontrollers; (iv) QPgen, which implements an algorithm to solve quadratic programming problems; and (v) FiOrdOs, which generates code to solve quadratic programming problems in which any parameter can be changed during code use. In addition, advantages and disadvantages of some of these tools are listed, in addition to the results of tests performed on an embedded system. At the end of this work are presented the performances of each tool and suggestions of uses and restrictions for applications.