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J-GLOBAL ID：201702273029404075   整理番号：17A1631491

学習に基づく非線形モデル予測制御【Powered by NICT】

Learning-based Nonlinear Model Predictive Control ^* * The authors would like to ackowledge to the Spanish MINECO Grant PRX15-00300 and projects DPI2013-48243-C2-2-R and DPI2016-76493-C3-1-R as well as to the Engineering and Physical Research Council, grant no. EP/J012300/1 for funding this work.

著者 (3件)： Limon D. (Universidad de Sevilla) ,  Calliess J. (University of Cambridge) ,  Maciejowski J.M. (University of Cambridge)
資料名： IFAC PapersOnLine  (IFAC PapersOnLine)
巻： 50  号： 1  ページ： 7769-7776  発行年： 2017年 
JST資料番号： W3101A  ISSN： 2405-8963  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,予測モデルは,プラントの入力と出力の実験データから推論される安定化モデル予測制御器(MPC)を提案した。LACKIと呼ばれるノンパラメトリック機械学習技術を用いて,ホルダ定数の推定と共に推定(恐らく非線形)モデル関数を提供した。これらに基づいて,設計による保証された安定性を有する予測制御器の数を提案した。,予測モデルは,オフライン推定される場合を考慮し,最適化問題における強化制約を用いて保証されるロバスト安定性と再帰的可能性。このコントローラはより興味ある複雑な場合に拡張したモデルのオンライン学習,フィードバックから採取した新しいデータは予測モデルを強化するために添加した。二重配列予測に基づくオンライン学習MPCを提案した。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： ノンパラメトリック法 ,  *予測制御 ,  機械学習 ,  最適化問題 ,  制御装置 ,  プラント ,  予測モデル ,  フィードバック ,  *予測
準シソーラス用語： オンライン学習 ,  ロバスト安定性 ,  オフライン ,  *モデル予測制御 ,  *非線形モデル予測制御 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： MPC ,  データに基づく制御 ,  機械学習 ,  入力-状態安定性

分類 (3件)： システム設計・解析  (IA02030D) ,  システム同定  (IA02040O) ,  システム最適化手法  (IA02050Z)

タイトルに関連する用語 (2件)： 学習 ,  非線形モデル予測制御