Artificial neural network based model predictive control: Implementing achievable set‐points
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper addresses the problem of determining achievable set‐points for artificial neural network (ANN)‐based model predictive control (MPC) designs. In particular, this work considers a case where a first‐principles model may not be readily available for a nonlinear process, while sufficient closed‐loop data containing possibly correlated outputs is available, such that an ANN‐based model that captures the nonlinear dynamics reasonably well can be identified. The paper addresses implementation aspects with such an ANN‐based MPC design—specifically that of ensuring that achievable set‐points are prescribed to the MPC. The key idea is to perform principal component analysis (PCA) on the training data in order to recognize existing collinearity and determine the upper confidence limit of squared prediction error (SPE) statistic. An optimization problem subject to the SPE constraint is then defined to calculate the achievable set‐points, that can in turn be provided to an MPC design. The efficacy of the proposed approach is illustrated via implementations on a chemical reactor example. The results reveal the superior tracking performance of MPC using the achievable set‐points over the case where arbitrarily prescribed set‐points are used in the MPC implementations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».