链接：深度学习模型预测控制 （如果认为有用，动动小手
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链接：WangXiaoMingo/TensorDL-MPC：DL-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-MPC：Deep 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。
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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。
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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。
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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。
3）MPC 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。
- 使用 class 或 class 创建 MPC 控制器实例。
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_name='SISO', noise_amplitude=1)
data = plant.preprocess(num=1000)
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_dim=1)
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_blocks=2)
model = my_model.build(units=32, dim_u=1, dim_x=input_window_dy + input_window_du - 1, data_type='1D')
TrainModel(model, lr=0.01, epoch=200).train_model(train_data, valid_data, show_loss=True)
model.save(f'models_save/{model.name}_predictor.h5')
# MPC Control
mpc_controller = DeepLearningMPCController(model, predict_horizon=4, control_horizon=2, Q=np.eye(4) * 0.1, R=np.eye(2) * 0.01, ly=input_window_dy, lu=input_window_du - 1, dim_u=1, du_bounds=[-1, 1], u_bounds=[-5, 5], opt=optimizer(optimizer_name='sgd', learning_rate=0.1))
state_y = tf.constant([[1], [1.2]], dtype=tf.float32)
state_u = tf.constant([[0.1]], dtype=tf.float32)
u0 = tf.constant([0.2], dtype=tf.float32)
y_ref = 10
error=0
for i in range(50):parameter = mpc_controller.optimize(error, state_y=state_y, state_u=state_u, y_ref=y_ref, iterations=100, tol=1e-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)
