文献

J-GLOBAL ID：201802289341544378   整理番号：18A1508695

オフセットフリートラッキングのための吸引の拡大領域による確率モデル予測制御【JST・京大機械翻訳】

Stochastic Model Predictive Control with Enlarged Domain of Attraction for Offset-Free Tracking

著者 (3件)： Santos Tito L. M. (Federal University of Bahia, Department of Electrical Engineering, Salvador, Bahia, CEP 40210-630, Brazil) ,  Paulson Joel A. (University of California, Department of Chemical and Biomolecular Engineering, Berkeley, CA, 94720, USA) ,  Mesbah Ali (University of California, Department of Chemical and Biomolecular Engineering, Berkeley, CA, 94720, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ACC  ページ： 742-748  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 引力の領域は,モデル予測制御(MPC)の安定性と再帰的実現可能性に中心的である。確率的線形システムのために,本論文は,オフセットのない追跡のために確率的MPC(SMPC)の引力の領域を拡大する問題に取り組んだ。提案したSMPC戦略は,再帰的実現可能性を保証しながら,誘引領域を拡大するために人工定常状態ターゲットを用いることに依存する。提案した戦略の重要な利点は,SMPC設計を大幅に簡素化するために,追加のロバスト制御不変集合の計算を緩和することである。さらに,実行可能な領域が望ましい定常状態目標に依存しないので,オフセットのない追跡のための提案したSMPC戦略は,目標の変化による実現可能性の損失を回避する。SMPC戦略をベンチマークDC-DCコンバータ事例研究において実証し,その性能をより厳しい制約に基づく制御のための標準SMPCのそれと比較し,最近提案されたSMPC戦略を第一段階制約により提案した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ロバスト制御 ,  線形系 ,  事例研究 ,  変換器 ,  ベンチマーク ,  簡素化 ,  *オフセット
準シソーラス用語： 不変集合 ,  定常状態 ,  *モデル予測制御 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 吸引 ,  拡大 ,  確率モデル ,  予測制御