Robust Model Predictive Controller Using Recurrent Neural Networks for Input–Output Linear Parameter Varying Systems
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This paper develops a model predictive controller (MPC) for constrained nonlinear MIMO systems subjected to bounded disturbances. A linear parameter varying (LPV) model assists MPC in dealing with nonlinear dynamics. In this study, the nonlinear process is represented by an LPV using past input–output information (LPV-IO). Two primary objectives of this study are to reduce online computational load compared with the existing literature of MPC with an LPV-IO model and to confirm the robustness of the controller in the presence of disturbance. For the first goal, a recurrent neural network (RNN) is employed to solve real-time optimization problems with lower online computation. Regarding robustness, a new control law is developed, which comprises a fixed control gain (K) and a free perturbation (C). The proposed method enjoys a shrunken conservatism owing to the finding of a larger possible terminal region and using free control moves. The strategy is examined in an alkylation of benzene process and displays outstanding performance in both setpoint tracking and disturbance rejection problems. Moreover, the superiority of RNN over three conventional optimization algorithms is underlined in terms of MSE, the average time for solving the optimization problem, and the value of the cost function.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle