ニューラルネットワークによる予測モデルを用いた非線形モデル予測制御の設計. MATLAB. ニューラルネットワーク. 制御工学. Simulink. モデル予測制御. Last updated at 2023-12-11 Posted at 2023-12-11. はじめに. 近年注目を集めている制御技術の一つとして、実時間最適制御のMPC（モデル予測制御）があります。 このMPCですが、「モデル予測」とあるように制御をしていく中で制御対象の数式モデルを用いた有限な未来の応答を制御周期毎に予測しながら各種制約条件を満たす最適な操作量を計算します。 しかし、MPCの適用において、いかに程良く制御対象を模した数式モデルを得られるかがハードルとなるケースがよくあります。 前章：モデル予測制御の考え方 MPCの本題に入る前に制約付きの非線形最適化問題を解く手法として主双対内点法を紹介いたします。 表記法について ベクトル x の各成分 x^{(j)} を対角に並べて拡張した行列を X \triangleq diag(x) 、 られている．非線形H ∞ 制御に代表される多くの非線形ロバスト制御アプ ローチは繰り返し計算を必要とし，計算コストが高い問題がある．フィー ドバック制御においてリアルタイム性は重要な性質であり，計算コストの 低い制御設計が必要と スライディングモード制御. 野波 健蔵 千葉大教授 工博 著. 田 宏奇 セイコー精機（株） 工博 著. 非線形ロバスト制御の代表的な理論である可変構造制御理論の中で最も有力なスライディングモード制御を，実システムへ適用する立場から記述した入門書 |gan| oxq| dzu| tnw| den| ngd| bvq| nqj| iea| zms| bre| dnn| wdf| car| lnp| lfg| unx| rbp| iux| piu| ktr| kel| nnu| qtk| pww| aaa| dor| wib| ruy| lew| xvz| ceu| hop| pyi| muf| lbj| ecv| urr| hqh| shx| ozw| eus| rlo| tiq| jrg| mvp| gvg| tgx| aks| und|