一种用于神经NARX模型所学习系统的无偏置非线性MPC方案
系统与控制
2023-01-16 v4 机器学习
系统与控制
最优化与控制
摘要
本文研究为由神经非线性自回归外生(NNARX)网络描述的模型提供无偏置设定点跟踪的非线性MPC控制器设计。NNARX模型从被控对象采集的输入输出数据辨识得到,可表示为具有已知可测状态(由过去输入输出变量构成)的状态空间形式,因此无需状态观测器。在训练阶段,若与对象行为一致,可强制满足增量输入到状态稳定(ISS)性质。随后利用ISS性质为模型增广针对输出跟踪误差的显式积分作用,使所设计控制方案获得无偏置跟踪能力。所提控制架构在热水系统上进行了数值测试,并将所得结果与另一种流行的无偏置MPC方法比较,表明即使在对象存在扰动时该方案仍取得优异性能。
引用
@article{arxiv.2203.16290,
title = {An Offset-Free Nonlinear MPC scheme for systems learned by Neural NARX models},
author = {Fabio Bonassi and Jing Xie and Marcello Farina and Riccardo Scattolini},
journal= {arXiv preprint arXiv:2203.16290},
year = {2023}
}
备注
{\copyright} 2022 IEEE. This manuscript is the extended version of an article appearing in the Proceedings of the 2022 IEEE 61st Conference on Decision and Control (CDC), July 12-15, 2022, Cancun, Mexico, pp. 2123-2128. DOI: 10.1109/CDC51059.2022.9992362