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重叠地平线MPC:实时预测控制中计算约束的新方法

作者 阿尔贝托·莱瓦 , 西蒙·福门汀 , 西尔瓦诺·塞瓦



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OASIcs公司。NG-RES.202.3.pdf
  • 文件大小:0.82 MB
  • 10页

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作者详细信息

阿尔贝托·莱瓦
  • DEIB,意大利米兰理工大学
西蒙·福门汀
  • DEIB,意大利米兰理工大学
西尔瓦诺·塞瓦
  • DEIB,意大利米兰理工大学

引用为获取BibTex

阿尔贝托·莱瓦(Alberto Leva)、西蒙·福门汀(Simone Formentin)和西尔瓦诺·塞瓦(Silvano Seva)。重叠地平线MPC:实时预测控制中计算约束的新方法。在下一代实时嵌入式系统第三次研讨会(NG-RES 2022)上。信息学开放获取系列(OASIcs),第98卷,第3:1-3:10页,Dagstuhl–Leibniz-Zentrum für Informatik Schloss(2022)
https://doi.org/10.4230/OASIcs.NG-RES.2022.3

摘要

模型预测控制(MPC)代表了受硬信号约束的多变量系统的最新技术。然而,在许多实时应用中,MPC无法使用,因为最小可接受采样频率与可用硬件的计算限制不兼容,即优化任务无法在一个采样周期内完成。在本文中,我们将经典的后退视界MPC原理推广到需要n>1个采样间隔来计算控制轨迹的情况。我们简称我们的方案为重叠地平线MPC-OH-MPC,并用数字表示其在优化质量和实时能力之间提供可调权衡的态度。

主题分类

ACM科目分类
  • 计算机系统组织→实时系统
  • 信息系统→过程控制系统
关键词
  • 实时控制
  • 模型预测控制

韵律学

工具书类

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