論文の概要: Learning-enhanced Nonlinear Model Predictive Control using
Knowledge-based Neural Ordinary Differential Equations and Deep Ensembles
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.13829v2
- Date: Tue, 16 May 2023 15:13:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-17 19:26:19.967178
- Title: Learning-enhanced Nonlinear Model Predictive Control using
Knowledge-based Neural Ordinary Differential Equations and Deep Ensembles
- Title（参考訳）: 知識ベースニューラル常微分方程式とディープアンサンブルを用いた学習強調非線形モデル予測制御
- Authors: Kong Yao Chee, M. Ani Hsieh and Nikolai Matni
- Abstract要約: 本研究では,知識に基づくニューラル常微分方程式(KNODE)とディープアンサンブルというディープラーニングツールを活用し,モデル予測制御(MPC)の予測精度を向上させる。
特に、KNODEモデルのアンサンブル(KNODEアンサンブル)を学習し、真のシステム力学の正確な予測を得る。
KNODEアンサンブルはより正確な予測を提供し、提案した非線形MPCフレームワークの有効性と閉ループ性能を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.650647159993238
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Nonlinear model predictive control (MPC) is a flexible and increasingly
popular framework used to synthesize feedback control strategies that can
satisfy both state and control input constraints. In this framework, an
optimization problem, subjected to a set of dynamics constraints characterized
by a nonlinear dynamics model, is solved at each time step. Despite its
versatility, the performance of nonlinear MPC often depends on the accuracy of
the dynamics model. In this work, we leverage deep learning tools, namely
knowledge-based neural ordinary differential equations (KNODE) and deep
ensembles, to improve the prediction accuracy of this model. In particular, we
learn an ensemble of KNODE models, which we refer to as the KNODE ensemble, to
obtain an accurate prediction of the true system dynamics. This learned model
is then integrated into a novel learning-enhanced nonlinear MPC framework. We
provide sufficient conditions that guarantees asymptotic stability of the
closed-loop system and show that these conditions can be implemented in
practice. We show that the KNODE ensemble provides more accurate predictions
and illustrate the efficacy and closed-loop performance of the proposed
nonlinear MPC framework using two case studies.
- Abstract（参考訳）: 非線形モデル予測制御(英語版) (MPC) は、状態制約と制御入力制約の両方を満たすフィードバック制御戦略を合成するために使われる柔軟で普及しているフレームワークである。
このフレームワークでは、非線形ダイナミクスモデルによって特徴付けられる一連のダイナミクス制約を課す最適化問題を各時間ステップで解く。
汎用性にもかかわらず、非線形mpcの性能はダイナミクスモデルの精度に依存することが多い。
本研究では,知識に基づくニューラル常微分方程式(KNODE)とディープアンサンブルを用いたディープラーニングツールを用いて,モデルの予測精度を向上させる。
特に、KNODEモデルのアンサンブル(KNODEアンサンブル)を学習し、真のシステム力学の正確な予測を得る。
この学習モデルは、新しい学習強化非線形MPCフレームワークに統合される。
閉ループ系の漸近安定性を保証する十分条件を提供し,これらの条件を実際に実装可能であることを示す。
KNODEアンサンブルはより正確な予測を提供し、2つのケーススタディを用いて提案した非線形MPCフレームワークの有効性と閉ループ性能を示す。
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