用于介电弹性体波浪采集器的多目标模型预测控制
系统与控制
2022-12-08 v1 系统与控制
摘要
本文研究一种波浪能转换器（WEC）器件概念的多目标模型预测控制（MPC），该器件利用介电弹性体发电机（DEG）动力输出系统从海浪中采集能量。我们的目标是通过控制最大化提取能量，同时最小化 DEG 的累积损伤。参考随机波浪中的系统运行，我们首先通过求解最优控制问题生成真值解，并分析 MPC 性能以确定在计算精度与效率之间权衡的预测时域。MPC 方案中的固定权重会对多变海况产生不可预测代价，意味着代价累积的平均速率可能大幅变化。为引导该代价增长，我们提出一种启发式方法，通过使用改变代价函数权重的方式来适配算法，以达成在固定时间内累积足够小损伤的长期目标。为评估所提 MPC 框架与权重适配算法的性能，给出了一个仿真案例研究。所提启发式方法被证明能够限制累积损伤的量，同时保持在（甚至改善）与可比较的固定权重 MPC 相当的能量产出。
引用
@article{arxiv.2212.03511,
title = {Multi-Objective Model-Predictive Control for Dielectric Elastomer Wave Harvesters},
author = {Matthias K. Hoffmann and Lennart Heib and Gianluca Rizzello and Giacomo Moretti and Kathrin Flaßkamp},
journal= {arXiv preprint arXiv:2212.03511},
year = {2022}
}