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Computationally Efficient Model Predictive Control Algorithms: A Neural Network Approach

Computationally Efficient Model Predictive Control Algorithms: A Neural Network Approach
Kataloginformation
Feldname Details
Vorliegende Sprache eng
Hinweise auf parallele Ausgaben 779254082 Druckausg.: ‡Lawrynczuk, Maciej: Computationally Efficient Model Predictive Control Algorithms: A Neural Network Approach
ISBN 978-3-319-04228-2
Name Ławryńczuk, Maciej
T I T E L Computationally Efficient Model Predictive Control Algorithms
Zusatz zum Titel A Neural Network Approach
Verlagsort Cham [u.a.]
Verlag Springer
Erscheinungsjahr 2014
2014
Umfang Online-Ressource (XXIV, 316 p. 87 illus, online resource)
Reihe Studies in Systems, Decision and Control ; 3
Notiz / Fußnoten Description based upon print version of record
Weiterer Inhalt MPC AlgorithmsMPC Algorithms Based on Double-Layer Perceptron Neural Models: the Prototypes -- MPC Algorithms Based on Neural Hammerstein and Wiener Models -- MPC Algorithms Based on Neural State-Space Models -- MPC Algorithms Based on Neural Multi-Models -- MPC Algorithms with Neural Approximation -- Stability and Robustness of MPC Algorithms -- Cooperation Between MPC Algorithms and Set-Point Optimisation Algorithms.
Titelhinweis Druckausg.ISBN: 978-331-90422-8-2
Druckausg.: ‡Lawrynczuk, Maciej: Computationally Efficient Model Predictive Control Algorithms: A Neural Network Approach
ISBN ISBN 978-3-319-04229-9
Klassifikation UYQ
COM004000
*93-02
93B40
92B20
93A30
93C55
93C83
006.3
Q342
ST 301
Kurzbeschreibung This book thoroughly discusses computationally efficient (suboptimal) Model Predictive Control (MPC) techniques based on neural models. The subjects treated include: · A few types of suboptimal MPC algorithms in which a linear approximation of the model or of the predicted trajectory is successively calculated on-line and used for prediction. · Implementation details of the MPC algorithms for feedforward perceptron neural models, neural Hammerstein models, neural Wiener models and state-space neural models. · The MPC algorithms based on neural multi-models (inspired by the idea of predictive control). · The MPC algorithms with neural approximation with no on-line linearization. · The MPC algorithms with guaranteed stability and robustness. · Cooperation between the MPC algorithms and set-point optimization. Thanks to linearization (or neural approximation), the presented suboptimal algorithms do not require demanding on-line nonlinear optimization. The presented simulation results demonstrate high accuracy and computational efficiency of the algorithms. For a few representative nonlinear benchmark processes, such as chemical reactors and a distillation column, for which the classical MPC algorithms based on linear models do not work properly, the trajectories obtained in the suboptimal MPC algorithms are very similar to those given by the ``ideal'' MPC algorithm with on-line nonlinear optimization repeated at each sampling instant. At the same time, the suboptimal MPC algorithms are significantly less computationally demanding
SWB-Titel-Idn 400387239
Signatur Springer E-Book
Bemerkungen Elektronischer Volltext - Campuslizenz
Elektronische Adresse $uhttp://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-04229-9
Internetseite / Link Volltext
Siehe auch Volltext
Siehe auch Cover
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