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J-GLOBAL ID：201802277783509146   整理番号：18A1872833

縮退NLPによる高速感度ベース非線形経済モデル予測制御【JST・京大機械翻訳】

Fast Sensitivity-Based Nonlinear Economic Model Predictive Control with Degenerate NLP

著者 (2件)： Suwartadi Eka (Department of Chemical Engineering, Norwegian University of Science and Technology (NTNU), 7491 Trondheim, Norway) ,  Jaeschke Johannes (Department of Chemical Engineering, Norwegian University of Science and Technology (NTNU), 7491 Trondheim, Norway)
資料名： IFAC PapersOnLine  (IFAC PapersOnLine)
巻： 51  号： 18  ページ： 399-404  発行年： 2018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： 離散化動的最適化問題における非一意乗算器を扱うことができる高速感度ベースの非線形モデル予測制御(NMPC)アルゴリズムを提示した。非特異乗算器は,例えば経路制約が予測地平のより長い期間に対して活性である場合に発生する可能性がある。これは経済モデル予測制御における一般的な状況である。このような場合,最適非線形計画法(NLP)解は,しばしばMangasarian-Fromovitz制約資格(MFCQ)を満足し,これは非一意的ではあるが有界乗算器を意味する。その結果,任意の感度に基づく高速NMPC方式は乗算器における不連続なジャンプを可能にしなければならない。本論文では,感度ベースの経路追従アルゴリズムを適用した。これにより,進化段階NMPC(asNMPC)フレームワーク内で乗算器ジャンプを可能にした。経路追従法は,線形方程式のシステムを解くことによって計算される修正子と予測子ステップからなり,線形プログラムの解によって決定される乗数ジャンプステップをそれぞれ計算する。著者らは,CSTRによる経済的NMPC事例研究に関する提案方法を実証した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *縮退 ,  *予測 ,  *高速度 ,  不連続性 ,  資格 ,  乗算器 ,  最適制御 ,  事例研究 ,  *線形性 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 経路トラッキング ,  有界 ,  動的最適化 ,  離散化 ,  *モデル予測制御 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 最適制御 ,  経済モデル予測制御 ,  パラメトリック最適化 ,  経路追従

分類 (1件)： システム設計・解析  (IA02030D)

タイトルに関連する用語 (6件)： 縮退 ,  NLP ,  感度 ,  非線形 ,  経済 ,  モデル予測制御