Nonlinear Predictive Control Using Wiener Models: Computationally Efficient Approaches for Polynomial and Neural Structures - Couverture souple
Livre 346 sur 378: Studies in Systems, Decision and Control
Synopsis
This book presents computationally efficient MPC solutions. The classical model predictive control (MPC) approach to control dynamical systems described by the Wiener model uses an inverse static block to cancel the influence of process nonlinearity. Unfortunately, the model's structure is limited, and it gives poor control quality in the case of an imperfect model and disturbances. An alternative is to use the computationally demanding MPC scheme with on-line nonlinear optimisation repeated at each sampling instant.
A linear approximation of the Wiener model or the predicted trajectory is found on-line. As a result, quadratic optimisation tasks are obtained. Furthermore, parameterisation using Laguerre functions is possible to reduce the number of decision variables. Simulation results for ten benchmark processes show that the discussed MPC algorithms lead to excellent control quality. For a neutralisation reactor and a fuel cell, essential advantages of neural Wiener models are demonstrated.
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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book presents computationally efficient MPC solutions. The classical model predictive control (MPC) approach to control dynamical systems described by the Wiener model uses an inverse static block to cancel the influence of process nonlinearity. Unfortunately, the model's structure is limited, and it gives poor control quality in the case of an imperfect model and disturbances. An alternative is to use the computationally demanding MPC scheme with on-line nonlinear optimisation repeated at each sampling instant.A linear approximation of the Wiener model or the predicted trajectory is found on-line. As a result, quadratic optimisation tasks are obtained. Furthermore, parameterisation using Laguerre functions is possible to reduce the number of decision variables. Simulation results for ten benchmark processes show that the discussed MPC algorithms lead to excellent control quality. For a neutralisation reactor and a fuel cell, essential advantages of neural Wiener models are demonstrated. 368 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9783030838171
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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Introduction to Model Predictive Control.- MPC Algorithms Using Input-Output Wiener Models.- MPC Algorithms Using State-Space Wiener Models.- Conclusions.- Index.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 368 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9783030838171
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