Details

Данная работа посвящена разработке приложения для параметрической идентификации передаточной функции и формирования MPC-контроллеров. В первой главе рассмотрены программы от ведущих производителей, проведен их сравнительный анализ, составлена концепция приложения на базе преимуществ рассмотренных решений. Во второй главе приведено математические описание процесса параметрической идентификации, составлен алгоритм на базе дифференциальной эволюции. Рассмотрены основные обработки для входных данных. В третьей главе рассматриваются основные функциональные и технические требования к ПО, разрабатывается архитектура приложения. В четвертой главе представлена реализация приложения на базе PySide6, реализация алгоритма идентификации на языке Python. Приложения структурно разделено на 3 основных вкладки, каждая из которых детально описывается внутри главы. Рассмотрен процесс сборки приложения и защиты исходного кода. В пятой главе представлен пример синтеза MPC-контроллера. Результат моделирования показал, что полученные коэффициенты передаточных функций имеют значения, близкие к значениям из рассматриваемых раннее аналогов. Разработанное ПО соответствует изначально заданным требованиям, объединяя преимущества аналогичных решений и предлагая удобный интерфейс для настройки и синтеза MPC-контроллеров. Разработка и тестирование подтвердили его эффективность и соответствие современным стандартам в автоматизированном проектировании систем управления. В дальнейшем планируется расширение функционала, включая новые методы идентификации, интеграцию с внешними системами исполнения.

This work is dedicated to developing an application for parametric identification of transfer functions and the synthesis of MPC controllers. The first chapter reviews software solutions from leading manufacturers, provides a comparative analysis, and formulates the concept of the application based on the advantages of the reviewed solutions. The second chapter presents the mathematical description of the parametric identification process and develops an algorithm based on differential evolution. The main preprocessing steps for input data are also discussed. The third chapter defines the key functional and technical requirements for the software and develops its architecture. The fourth chapter describes the implementation of the application using PySide6 and the realization of the identification algorithm in Python. The application is structured into three main tabs, each of which is detailed in this chapter. Additionally, the process of application compilation and source code protection is discussed. The fifth chapter presents an example of MPC controller synthesis. The simulation results show that the obtained transfer function coefficients closely match those of previously analyzed analogs. The developed software meets the initial requirements, combining the advantages of similar solutions while providing a user-friendly interface for configuring and synthesizing MPC controllers. The development and testing phases confirmed its effectiveness and compliance with modern standards in automated control system design. Future improvements include expanding functionality with new identification methods and integrating with external execution systems.

• 0f4af00c8dc454cfd059815e353662438dd9cb55e11c30ed854ababb9fbb0564.pdf
• a346a5ba7b377121201516bb08e7832dd112f5bf669ff20fff5dfcf396a17888.pdf
• 0f4af00c8dc454cfd059815e353662438dd9cb55e11c30ed854ababb9fbb0564.pdf