論文の概要: Nonlinear MPC design for incrementally ISS systems with application to
GRU networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.16428v2
- Date: Wed, 1 Nov 2023 09:15:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-02 16:49:17.183334
- Title: Nonlinear MPC design for incrementally ISS systems with application to
GRU networks
- Title（参考訳）: インクリメンタルISSシステムの非線形MPC設計とGRUネットワークへの応用
- Authors: Fabio Bonassi, Alessio La Bella, Marcello Farina, Riccardo Scattolini
- Abstract要約: 本稿では,指数関数的にインクリメンタルな入力-状態安定(ISS)システムのためのモデル予測制御(NMPC)戦略の設計について述べる。
設計手法は、リカレントニューラルネットワーク(RNN)によって学習されたシステムの制御に特に適している。
このアプローチは Gated Recurrent Unit (GRU) ネットワークに適用され、収束保証を備えた調整状態オブザーバの設計方法も提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: This brief addresses the design of a Nonlinear Model Predictive Control
(NMPC) strategy for exponentially incremental Input-to-State Stable (ISS)
systems. In particular, a novel formulation is devised, which does not
necessitate the onerous computation of terminal ingredients, but rather relies
on the explicit definition of a minimum prediction horizon ensuring closed-loop
stability. The designed methodology is particularly suited for the control of
systems learned by Recurrent Neural Networks (RNNs), which are known for their
enhanced modeling capabilities and for which the incremental ISS properties can
be studied thanks to simple algebraic conditions. The approach is applied to
Gated Recurrent Unit (GRU) networks, providing also a method for the design of
a tailored state observer with convergence guarantees. The resulting control
architecture is tested on a benchmark system, demonstrating its good control
performances and efficient applicability.
- Abstract（参考訳）: 本稿では、指数関数的にインクリメンタルな入力-状態安定(ISS)システムのための非線形モデル予測制御(NMPC)戦略の設計について述べる。
特に、終端成分の有意な計算を必要とせず、閉ループ安定性を保証する最小予測地平線の明示的な定義に依存する、新しい定式化が考案された。
設計手法は、リカレントニューラルネットワーク(RNN)によって学習されたシステムの制御に特に適しており、モデリング能力の強化と、単純な代数的条件によりISS特性の漸進性を研究することができる。
このアプローチは Gated Recurrent Unit (GRU) ネットワークに適用され、収束保証を備えた調整状態オブザーバの設計方法も提供する。
結果の制御アーキテクチャはベンチマークシステムでテストされ、優れた制御性能と効率的な適用性を示す。
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