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Nonlinear Predictive Control Using Wiener Models
Maciej Ławryńczuk (Broschiert, Englisch)
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Beschreibung
This book presents computationally efficient MPC solutions. The classical model predictive control (MPC) approach to control dynamical systems described by the Wiener model uses an inverse static block to cancel the influence of process nonlinearity. Unfortunately, the model's structure is limited, and it gives poor control quality in the case of an imperfect model and disturbances. An alternative… is to use the computationally demanding MPC scheme with on-line nonlinear optimisation repeated at each sampling instant. A linear approximation of the Wiener model or the predicted trajectory is found on-line. As a result, quadratic optimisation tasks are obtained. Furthermore, parameterisation using Laguerre functions is possible to reduce the number of decision variables. Simulation results for ten benchmark processes show that the discussed MPC algorithms lead to excellent control quality. For a neutralisation reactor and a fuel cell, essential advantages ofneural Wiener models are demonstrated. 160,49 €
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Technische Daten
Erscheinungsdatum
23.09.2022
Sprache
Englisch
EAN
9783030838171
Herausgeber
Springer International Publishing
Serien- oder Bandtitel
Studies in Systems, Decision and Control
Sonderedition
Nein
Autor
Maciej Ławryńczuk
Seitenanzahl
343
Einbandart
Broschiert
Buch Untertitel
Computationally Efficient Approaches for Polynomial and Neural Structures
Schlagwörter
Process Control, Model Predictive Control, Wiener Models, Laguerre Parameterisation, Linearization, Optimisation
Thema-Inhalt
TJFM - Regelungstechnik
TBJ - Mathematik für Ingenieure
GPFC - Kybernetik und Systemtheorie
Höhe
235 mm
Breite
15.5 cm
Transparenz & Sicherheit
Hersteller: Springer, Europaplatz 3, Heidelberg, Deutschland, 69115, ProductSafety@springernature.com, Springer Nature Customer Service Center GmbH
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