В статье представлена модель управления температурой и давлением на примере промышленного горизонтального автоклава периодического действия, используемого в индустрии по производству кормов для домашних животных.
Цель публикации — демонстрация методов оптимального управления (LQR) и стохастической фильтрации (LQG/Kalman Filter) для решения задачи точного поддержания режима в условиях взаимосвязи физических параметров (температура и давление в замкнутом объеме) и зашумленных измерений.
Проект реализован на языке Python в парадигме Model-Based Design, разделяющей физику процесса, модель управления и среду моделирования.
Он включает постановку задачи, описание решения и его программную реализацию в виде python-пакета, адаптированного для работы в Google Colab. Среда автоматически сохраняет все артефакты каждого цикла моделирования — конфигурацию и результаты.
Такой подход позволяет начать с практики моделирования (симуляции), чтобы затем с большим пониманием перейти к изучению теории, потенциально снижая порог входа в проблематику оптимального управления.
Модульная архитектура делает проект относительно универсальным шаблоном: заменив модель объекта, этот же каркас можно адаптировать для решения других задач MIMO-управления с той же размерностью. Будь то стабилизация мобильного робота (скорость/угол поворота) или управление полетом (тангаж/горизонтальная скорость).