论数据驱动代价函数辨识在参数化 NMPC 中的应用
系统与控制
2020-05-11 v1 机器学习
系统与控制
最优化与控制
摘要
本文提出了一个包含完整数值研究的框架，涉及使用数据驱动的代价函数模型进行约束非线性模型预测控制（NMPC）设计的可行性。尽管这一想法已广为讨论，本文提出了一个完整的实现，使用了在 GitHub 仓库上免费提供的 python 模块。此外，还讨论了通过数据驱动建模推导控制的不同方法，这可能会引起从业者的兴趣。
引用
@article{arxiv.2005.04076,
title = {On the use of Data-Driven Cost Function Identification in Parametrized NMPC},
author = {Mazen Alamir},
journal= {arXiv preprint arXiv:2005.04076},
year = {2020}
}