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J-GLOBAL ID：202202215350150329   整理番号：22A0560566

LPVシステムのための非周期的サンプルデータMPC戦略【JST・京大機械翻訳】

Aperiodic sampled-data MPC strategy for LPV systems

著者 (4件)： Palmeira Alessandra H. K. (UFRGS, School of Engineering, Porto Alegre, Brazil) ,  Gomes da Silva Jr Joao M. (UFRGS, School of Engineering, Porto Alegre, Brazil) ,  Flores Jeferson V. (UFRGS, School of Engineering, Porto Alegre, Brazil) ,  Seuret Alexandre (LAAS-CNRS, Universite de Toulouse, CNRS, UPS, Toulouse, France)
資料名： Journal of the Franklin Institute. Engineering and Applied Mathematics  (Journal of the Franklin Institute. Engineering and Applied Mathematics)
巻： 359  号： 2  ページ： 786-815  発行年： 2022年 
JST資料番号： C0292A  ISSN： 0016-0032  CODEN： JFINA  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： 本論文は,線形パラメータ変化(LPV)システムのためのサンプルデータモデル予測制御(MPC)戦略の設計に取り組んだ。連続時間予測モデルは,サンプルが必ずしも周期的ではなく,プラントパラメータが時間と共に連続的に変化することを考慮した。さらに,最適制御シーケンスを計算するのに用いるパラメータの値は,サンプリング瞬間でのみ測定されると仮定した。基本アイデアが,線形行列不等式(LMI)ベースの定式化を用いて,各サンプリング時間における無限水平保証コスト制御問題を解くことから成る,Kothareらによって提案されたMPCアプローチを採用した。この文脈において,入力飽和の下での二次性能基準に対して保証されたコストを提供するサンプリングデータ安定化LPV制御則を計算するための条件を導いた。これらの条件をパラメータ依存ループ関数とパラメータ依存一般化セクタ条件から得た。したがって,後退水平政策における凸最適化問題を解決する戦略を提案した。提案した戦略は各段階で最適化問題の実現可能性を保証し,起源の漸近安定性を導くことを示した。文献における類似のものに関して,提案した結果によって提供される保守主義低減を,数値例を通して例示した。Copyright 2022 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： 関数 ,  不等式 ,  原価 ,  最適化問題 ,  保全 ,  *試料 ,  標本抽出 ,  パラメータ ,  定式化 ,  連続時間系 ,  制御則 ,  予測モデル
準シソーラス用語： *線形パラメータ変動系 ,  凸最適化問題 ,  入力飽和 ,  線形行列不等式 , 【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 (4件)： LPVシステム ,  サンプルデータ ,  MPC ,  戦略