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潘冠如;蒂姆·福克斯

主动子空间中的NMPC：具有递归可行性保证的降维。 （英语） Zbl 1505.93057号

Automatica公司 147，文章ID 110708，9 p.（2023）.
摘要：在线性和非线性模型预测控制（NMPC）中，决策变量的降维是减少计算负担的一种实用而经典的方法。可用的结果包括早期的移动块思想和奇异值分解。对于比移动块更复杂的方案，似乎不容易保证滚动优化的递归可行性。将与输入相关的决策变量空间分解为主动补语和非主动补语，提出了NMPC中有效可行保维降维的一般框架。我们展示了如何独立于子空间的实际选择建立递归可行性。此外，我们建议使用全局灵敏度分析来基于用户定义的准则以数据驱动的方式构建主动子空间。数值例子说明了所提出方案的有效性。具体来说，对于化学反应器，在闭环性能衰减小于0.05%的情况下，我们获得了20–40倍的显著降低。

MSC公司：

93B45码 模型预测控制
93B11号机组 系统结构简化
93立方厘米 控制理论中的非线性系统

关键词：

非线性模型预测控制;降阶MPC;降维;活动子空间;全局敏感性分析

软件：

OSQP公司;卡萨迪;学院;伊波特;MPT公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{G.Pan}和\textit{T.Faulwasser}，Automatica 147，文章ID 110708，9 p.（2023；Zbl 1505.93057）
全文： DOI程序 arXiv公司

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