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链接WangXiaoMingo/TensorDL-MPCDL-MPC深度学习模型预测控制是基于 Python 和 TensorFlow 框架开发的软件工具包旨在通过深度学习技术增强传统模型预测控制 MPC 的性能。该工具包提供模型训练、仿真、参数优化等核心功能。 (github.com)
1. 简介
TensorDL-MPC 工具箱是使用 TensorFlow 框架开发的基于 Python 的软件。它利用深度学习技术来增强传统模型预测控制 MPC 的性能。该工具箱不仅提供模型训练、仿真测试和参数优化等核心功能还提供用户友好的界面和全面的文档以促进工业自动化和智能制造的先进控制策略的高效开发和部署。
TensorDL-MPCDeep Learning-Driven Model Predictive Control Toolbox 功能包括
深度学习集成支持多种深度学习模型能够处理高维和非线性数据提高控制精度。模型预测控制利用先进的 MPC 算法与深度学习模型相结合实现对未来系统状态的准确预测和最优控制。用户友好的界面提供简洁明了的 API方便用户快速上手和自定义控制策略。仿真和测试内置的仿真环境允许用户在安全的环境中测试控制策略并评估性能。模拟案例包含多个模拟案例帮助用户了解工具箱的应用和效果。文档和支持提供文档和技术支持以确保用户可以充分利用工具箱。模块化设计采用模块化开发方式便于功能扩展和维护。
TensorDL-MPC 工具箱适用于各种工业控制场景包括但不限于 化学过程控制在化学反应器、蒸馏塔和其他化学设备中实现精确控制。 制造流程优化优化生产线上的生产流程以提高产品质量和生产效率。 能源管理有效管理和优化电力系统、能源分配网络中的能源。 Autonomous Driving Vehicles在自动驾驶系统中进行路径规划和动态决策。 2. 使用示例 示例代码演示了如何使用 TensorDL-MPC 进行 MPC 控制包括初始化系统、训练模型、执行 MPC 控制、模拟系统动力学等。 2.1. 使用步骤 1数据预处理 Load Data使用类从模拟系统或真实数据生成训练数据。例如使用该类为 SISO 系统生成训练数据。DatasetSimSISO Window Generation使用类将数据拆分为多个窗口每个窗口都包含系统状态、控制输入和输出。WindowGenerator Data Loading使用类将窗口数据拆分为训练集、验证集和测试集。DataLoader
2模型训练 选择 Model 模型选择合适的深度学习模型进行训练。TensorDL-MPC 提供了多种模型如 BPNet、GRU、LSTM 等。 模型构建使用选中的模型类构建模型并设置模型参数如隐藏层单元数、学习率等。 Model Training使用类训练模型并将训练数据和验证数据传递给模型。TrainModel Model Saving将训练后的模型保存到文件中以备后用。
3MPC 控制过程 初始化系统状态设置初始系统状态和控制输入。 Load Model加载经过训练的深度学习模型。 MPC 控制回路 使用 class 或 class 创建 MPC 控制器实例。MPCControllerDeepLearningMPCController使用 MPC 控制器优化控制输入并获得优化的控制输入序列。根据优化的控件输入更新系统状态。计算跟踪误差并使用在线校正算法进行校正。重复上述步骤直到达到指定的控制周期或满足停止条件。
4性能评估 使用该函数计算 MPC 控制过程的性能指标例如 ISE、IAE、过冲等。calculate_performance_metrics 可视化 MPC 控制过程的结果例如系统输出、参考轨迹和控制输入。 2.2 代码示例 以下是使用 BPNet 模型和 MPC 控件的示例代码 from dlmpc import SimSISO, WindowGenerator, DataLoader, BPNet, TrainModel
from dlmpc import DeepLearningMPCController
# Data Preprocessing
plant SimSISO(plant_nameSISO, noise_amplitude1)
data plant.preprocess(num1000)
u, y data[u], data[y]
input_window_dy 2
input_window_du 2
window_generator WindowGenerator(input_window_dy, input_window_du, u, y, u_dim1)
x_sequences, u_sequences, y_sequences window_generator.generate_3D_sequences()
loader DataLoader((x_sequences, u_sequences, y_sequences))
split_seed [0.8, 0.1, 0.1]
(train_data, valid_data, test_data) loader.load_data(split_seed)
# Model Training
my_model BPNet(hidden_blocks2)
model my_model.build(units32, dim_u1, dim_xinput_window_dy input_window_du - 1, data_type1D)
TrainModel(model, lr0.01, epoch200).train_model(train_data, valid_data, show_lossTrue)
model.save(fmodels_save/{model.name}_predictor.h5)
# MPC Control
mpc_controller DeepLearningMPCController(model, predict_horizon4, control_horizon2, Qnp.eye(4) * 0.1, Rnp.eye(2) * 0.01, lyinput_window_dy, luinput_window_du - 1, dim_u1, du_bounds[-1, 1], u_bounds[-5, 5], optoptimizer(optimizer_namesgd, learning_rate0.1))
state_y tf.constant([[1], [1.2]], dtypetf.float32)
state_u tf.constant([[0.1]], dtypetf.float32)
u0 tf.constant([0.2], dtypetf.float32)
y_ref 10
error0
for i in range(50):parameter mpc_controller.optimize(error, state_ystate_y, state_ustate_u, y_refy_ref, iterations100, tol1e-6)u0 parameter[u0]plant_output plant.plant(np.append(tf.squeeze(state_u), u0), tf.squeeze(state_y))state_y, state_u, error mpc_controller.estimate(u0, plant_output)
