論文の概要: Nonlinear sparse variational Bayesian learning based model predictive control with application to PEMFC temperature control

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.09519v1
• Date: Mon, 15 Apr 2024 07:30:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-16 13:48:50.443642
• Title: Nonlinear sparse variational Bayesian learning based model predictive control with application to PEMFC temperature control
• Title（参考訳）: 非線形スパース変分ベイズ学習に基づく予測制御とPEMFC温度制御への応用
• Authors: Qi Zhang, Lei Wang, Weihua Xu, Hongye Su, Lei Xie,
• Abstract要約: 本研究は非線形システムのための非線形スパース変分学習に基づくMPC(NSVB-MPC)を開発する。 変分推論はNSVB-MPCによって予測精度を評価し、システムの不確実性を定量化するために必要な修正を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.703859991393568
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The accuracy of the underlying model predictions is crucial for the success of model predictive control (MPC) applications. If the model is unable to accurately analyze the dynamics of the controlled system, the performance and stability guarantees provided by MPC may not be achieved. Learning-based MPC can learn models from data, improving the applicability and reliability of MPC. This study develops a nonlinear sparse variational Bayesian learning based MPC (NSVB-MPC) for nonlinear systems, where the model is learned by the developed NSVB method. Variational inference is used by NSVB-MPC to assess the predictive accuracy and make the necessary corrections to quantify system uncertainty. The suggested approach ensures input-to-state (ISS) and the feasibility of recursive constraints in accordance with the concept of an invariant terminal region. Finally, a PEMFC temperature control model experiment confirms the effectiveness of the NSVB-MPC method.
• Abstract（参考訳）: モデル予測の精度は、モデル予測制御(MPC)アプリケーションの成功に不可欠である。 モデルが制御システムの力学を正確に解析できない場合、MPCによる性能保証と安定性保証は達成できない。 学習ベースのMPCは、データからモデルを学び、MPCの適用性と信頼性を向上させる。 本研究では,非線形システムのための非線形スパース変分学習ベースMPC(NSVB-MPC)を開発し,そのモデルをNSVB法により学習する。 変分推論はNSVB-MPCによって予測精度を評価し、システムの不確実性を定量化するために必要な修正を行う。 提案手法は、インプット・トゥ・ステート(ISS)と、不変端末領域の概念による再帰的制約の実現性を保証する。 最後に, PEMFC温度制御モデル実験により, NSVB-MPC法の有効性を確認した。

関連論文リスト

• Achieving Well-Informed Decision-Making in Drug Discovery: A Comprehensive Calibration Study using Neural Network-Based Structure-Activity Models [4.619907534483781]
  薬物と標的の相互作用を予測する計算モデルは、新しい治療薬の開発を加速するための貴重なツールである。 しかし、そのようなモデルはキャリブレーションが不十分であり、信頼性の低い不確実性推定をもたらす。 本研究では,ポストホックキャリブレーション法と不確実な定量化手法を組み合わせることで,モデルの精度とキャリブレーションを向上できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-19T10:29:00Z)
• Parameter-Adaptive Approximate MPC: Tuning Neural-Network Controllers without Retraining [50.00291020618743]
  この研究は、大規模なデータセットを再計算し、再トレーニングすることなくオンラインチューニングが可能な、新しいパラメータ適応型AMPCアーキテクチャを導入している。 資源制約の厳しいマイクロコントローラ(MCU)を用いた2種類の実カートポールシステムの揺らぎを制御し,パラメータ適応型AMPCの有効性を示す。 これらの貢献は、現実世界のシステムにおけるAMPCの実践的応用に向けた重要な一歩である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-08T20:02:19Z)
• Data-driven Nonlinear Model Reduction using Koopman Theory: Integrated Control Form and NMPC Case Study [56.283944756315066]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-09T11:54:54Z)
• End-to-End Reinforcement Learning of Koopman Models for Economic Nonlinear Model Predictive Control [45.84205238554709]
  本研究では, (e)NMPCの一部として最適性能を示すために, Koopman シュロゲートモデルの強化学習法を提案する。 エンドツーエンドトレーニングモデルは,(e)NMPCにおけるシステム識別を用いてトレーニングしたモデルよりも優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-03T10:21:53Z)
• Measuring and Modeling Uncertainty Degree for Monocular Depth Estimation [50.920911532133154]
  単分子深度推定モデル(MDE)の本質的な不適切さと順序感性は、不確かさの程度を推定する上で大きな課題となる。 本稿では,MDEモデルの不確かさを固有確率分布の観点からモデル化する。 新たなトレーニング正規化用語を導入することで、驚くほど単純な構成で、余分なモジュールや複数の推論を必要とせずに、最先端の信頼性で不確実性を推定できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-19T12:11:15Z)
• Learning-enhanced Nonlinear Model Predictive Control using Knowledge-based Neural Ordinary Differential Equations and Deep Ensembles [5.650647159993238]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-24T23:51:18Z)
• Neural Lyapunov Differentiable Predictive Control [2.042924346801313]
  本稿では、確率的リアプノフに基づく安定性保証を備えた微分可能なプログラミングフレームワークを用いた学習に基づく予測制御手法を提案する。 この手法は、安定な力学で状態空間の領域を認証するリアプノフ関数を共同で学習する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-22T03:52:27Z)
• Deep Learning Explicit Differentiable Predictive Control Laws for Buildings [1.4121977037543585]
  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
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-25T16:47:57Z)
• The Impact of Data on the Stability of Learning-Based Control- Extended Version [63.97366815968177]
  本稿では,Lyapunovをベースとした,認証制御性能に対するデータの影響の定量化手法を提案する。 ガウス過程を通じて未知系の力学をモデル化することにより、モデルの不確実性と安定性条件の満足度の間の相互関係を決定できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-20T19:10:01Z)
• Gaussian Process-based Min-norm Stabilizing Controller for Control-Affine Systems with Uncertain Input Effects and Dynamics [90.81186513537777]
  本稿では,この問題の制御・アフィン特性を捉えた新しい化合物カーネルを提案する。 この結果の最適化問題は凸であることを示し、ガウス過程に基づく制御リャプノフ関数第二次コーンプログラム(GP-CLF-SOCP)と呼ぶ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-14T01:27:32Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。