論文の概要: Data-driven Nonlinear Model Reduction using Koopman Theory: Integrated Control Form and NMPC Case Study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.04508v1
• Date: Tue, 9 Jan 2024 11:54:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-10 15:45:18.766545
• Title: Data-driven Nonlinear Model Reduction using Koopman Theory: Integrated Control Form and NMPC Case Study
• Title（参考訳）: koopman理論を用いたデータ駆動非線形モデル削減:統合制御形式とnmpcケーススタディ
• Authors: Jan C. Schulze and Alexander Mitsos
• Abstract要約: そこで本研究では,遅延座標符号化と全状態復号化を組み合わせた汎用モデル構造を提案し,Koopmanモデリングと状態推定を統合した。 ケーススタディでは,本手法が正確な制御モデルを提供し,高純度極低温蒸留塔のリアルタイム非線形予測制御を可能にすることを実証している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.283944756315066
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We use Koopman theory for data-driven model reduction of nonlinear dynamical systems with controls. We propose generic model structures combining delay-coordinate encoding of measurements and full-state decoding to integrate reduced Koopman modeling and state estimation. We present a deep-learning approach to train the proposed models. A case study demonstrates that our approach provides accurate control models and enables real-time capable nonlinear model predictive control of a high-purity cryogenic distillation column.
• Abstract（参考訳）: 制御付き非線形力学系のデータ駆動モデル還元にはkoopman理論を用いる。 そこで本研究では,遅延座標符号化とフルステートデコードを組み合わせた汎用モデル構造を提案する。 提案するモデルを学習する深層学習手法を提案する。 本手法が正確な制御モデルを提供し,高純度低温蒸留塔のリアルタイム非線形モデル予測制御を可能にすることを示す。

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