論文の概要: Deep Learning Explicit Differentiable Predictive Control Laws for Buildings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.11843v1
• Date: Sun, 25 Jul 2021 16:47:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-27 15:45:16.055084
• Title: Deep Learning Explicit Differentiable Predictive Control Laws for Buildings
• Title（参考訳）: 建物におけるDeep Learning Explicit Differentiable Predictive Control Laws
• Authors: Jan Drgona, Aaron Tuor, Soumya Vasisht, Elliott Skomski and Draguna Vrabie
• Abstract要約: 未知の非線形システムに対する制約付き制御法を学習するための微分予測制御(DPC)手法を提案する。 DPCは、明示的非線形モデル予測制御(MPC)から生じるマルチパラメトリックプログラミング問題に対する近似解を提供する
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4121977037543585
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a differentiable predictive control (DPC) methodology for learning constrained control laws for unknown nonlinear systems. DPC poses an approximate solution to multiparametric programming problems emerging from explicit nonlinear model predictive control (MPC). Contrary to approximate MPC, DPC does not require supervision by an expert controller. Instead, a system dynamics model is learned from the observed system's dynamics, and the neural control law is optimized offline by leveraging the differentiable closed-loop system model. The combination of a differentiable closed-loop system and penalty methods for constraint handling of system outputs and inputs allows us to optimize the control law's parameters directly by backpropagating economic MPC loss through the learned system model. The control performance of the proposed DPC method is demonstrated in simulation using learned model of multi-zone building thermal dynamics.
• Abstract（参考訳）: 未知の非線形システムに対する制約付き制御法を学習するための微分予測制御(DPC)手法を提案する。 dpcは、明示的な非線形モデル予測制御(mpc)から生じるマルチパラメトリックプログラミング問題に対する近似解である。 MPCの近似とは対照的に、DPCは専門家の監督を必要としない。 代わりに、観測されたシステムのダイナミクスからシステムダイナミクスモデルを学び、微分可能なクローズドループシステムモデルを利用して、神経制御法則をオフラインで最適化する。 システム出力と入力の制約処理のための識別可能な閉ループシステムとペナルティ手法を組み合わせることで、学習システムモデルを通して経済的なMPC損失をバックプロパゲートすることで、制御則のパラメータを直接最適化することができる。 提案手法の制御性能は, マルチゾーン建築熱力学の学習モデルを用いてシミュレーションした。

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