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J-GLOBAL ID：201702227236956093   整理番号：17A1417936

部分空間クラスタリングに基づく半陽的MPC(モデル予測制御)【Powered by NICT】

Semi-explicit MPC based on subspace clustering

著者 (2件)： Goebel Gregor (Institute for Systems Theory and Automatic Control, University of Stuttgart, Pfaffenwaldring 9, 70550 Stuttgart, Germany) ,  Allgower Frank (Institute for Systems Theory and Automatic Control, University of Stuttgart, Pfaffenwaldring 9, 70550 Stuttgart, Germany)
資料名： Automatica  (Automatica)
巻： 83  ページ： 309-316  発行年： 2017年 
JST資料番号： B0208A  ISSN： 0005-1098  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,線形モデル予測制御(MPC)におけるオンライン計算を単純化する新しい方式を提案した。MPCにおける最適化変数に特異的な型状態依存パラメータ化を用いて,明示的MPCの利点は,オンライン最適化に基づくMPCの効率的なMPC方式へと組み合わせた。パラメータ化は,MPC最適化問題への状態と対応する溶液からなる学習データに対して調整された部分空間クラスタリングアルゴリズムを適用してオフラインで計算した。パラメータ化された最適化の実現可能性を保証するために,洗練された。オフライン設計段階の間,パラメータ化の複雑さを調整でき,制御性能をオンライン計算量と記憶容量について,トレードオフができる。数値例は,提案した方法を評価し,それらの利点を説明した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 線形性 ,  *パラメタリゼーション ,  計算量 ,  簡素化 ,  記憶容量 ,  最適化問題 ,  最適化
準シソーラス用語： オフライン ,  クラスタリングアルゴリズム ,  *部分空間 ,  学習データ ,  オンライン最適化 ,  オンライン ,  *モデル予測制御 ,  *部分空間クラスタリング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： システム設計・解析  (IA02030D)

タイトルに関連する用語 (3件)： 部分空間クラスタリング ,  MPC ,  モデル予測制御