文献

J-GLOBAL ID：202102272375524846   整理番号：21A1141599

HVACシステムを構築するための適応制約強化による反復学習確率MPC【JST・京大機械翻訳】

Iterative Learning Stochastic MPC with Adaptive Constraint Tightening for Building HVAC Systems

著者 (2件)： Long Yushen (School of Electrical and Electronic Engineering, Nanyang Technological University, Singapore) ,  Xie Lihua (School of Electrical and Electronic Engineering, Nanyang Technological University, Singapore)
資料名： IFAC PapersOnLine  (IFAC PapersOnLine)
巻： 53  号： 2  ページ： 11577-11582  発行年： 2020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： ランダム外乱を受けるシステムのための既存の確率的モデル予測制御(SMPC)アルゴリズムを,不確実性の分布情報を用いてオフラインで設計した。本論文では,状態に対する時間変化確率制約を受けるシステムに対する反復学習ベースMPCを提案した。既存のオフライン設計手法と異なり,有界性を除いて,このアルゴリズムは,不確実性の共分散のような分布や統計を知る必要がなく,コントローラのパラメータは過去の状態軌跡の観測を用いてオンラインで調整される。プロセスの反復特性を利用して,時間変化制約を扱うことができるように,時間確率的制約におけるポイントワイズを行った。いくつかの適切な仮定の下で,この反復手順は,根探索問題と等価であり,確率近似理論を適用して,経験的平均が確率における所定の期待値に収束することを示した。提案したアルゴリズムをHVAC制御問題に適用し,その有効性を示した。Copyright 2021 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： アルゴリズム ,  最適化 ,  制御装置 ,  探索問題 ,  不確実性 ,  逐次近似 ,  期待値 ,  確率近似 ,  共分散 ,  確率モデル ,  *HVAC
準シソーラス用語： *反復学習 ,  オンライン ,  有界 ,  オフライン , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： モデル予測制御 ,  反復学習制御 ,  確率近似 ,  最適化

分類 (1件)： システム設計・解析  (IA02030D)

タイトルに関連する用語 (8件)： HVACシステム ,  構築 ,  適応 ,  制約 ,  強化 ,  反復学習 ,  確率 ,  MPC