模型预测控制最优输入设计中的应用集近似
系统与控制
2013-03-22 v1 最优化与控制
摘要
本文考虑了系统辨识中实验设计的一个核心方面。当控制设计基于估计模型时，可实现的性能与估计质量相关。由于估计模型中的误差导致的控制性能下降通过应用代价函数来衡量。为了使用基于优化的输入设计方法，需要满足控制规范的模型集的凸近似。标准方法是使用应用代价函数的二次近似，其中主要计算工作是找到相应的Hessian矩阵。我们的主要贡献是针对该问题的一种替代方法，该方法利用底层最优控制问题的结构来显著减少找到应用集所需的计算量。该技术允许将面向应用的输入设计用于更复杂对象的MPC。该方法在蒸馏控制问题上进行了数值评估。
引用
@article{arxiv.1303.5199,
title = {Application Set Approximation in Optimal Input Design for Model Predictive Control},
author = {Afrooz Ebadat and Mariette Annergren and Christian A. Larsson and Cristian R. Rojas and Bo Wahlberg},
journal= {arXiv preprint arXiv:1303.5199},
year = {2013}
}