Event-based Model Predictive Control

Idioma: inglés

Editorial: John Wiley and Sons Inc, US, 2026

1394367783 / 9781394367788

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Comparison between event-based MPC and traditional MPC, highlighting unique advantages and supported with detailed examples for key algorithms Event-based Model Predictive Control delivers comprehensive knowledge on event-based MPC methods by analyzing the characteristics of event triggering mechanisms and model prediction methods to reduce the burden of optimization problems. The book begins with a comprehensive introduction detailing recent advances related to event-based MPC, then discusses different types of event-based MPC applied to various types of systems. The book provides a quantitative analysis of computation, communication, and energy efficiency gains in various scenarios, highlights new trends such as periodic/aperiodic event triggers and applications in distributed systems, and discusses ongoing challenges and potential research directions. Numerical and key algorithm examples are included throughout to aid in reader comprehension. Written by a team of experts in the field, this book includes information on: A two-stage predictive event-triggered MPC method for disturbed nonlinear continuous systemsAn event-based non-periodic interval sampling MPC method for disturbed discrete nonlinear systemsA composite event-triggered MPC method based on disturbance compensation for constrained discrete systems with slowly varying disturbancesA periodic sampling event-triggered distributed MPC method for the formation control task of multi-agent vehicle systems with nonholonomic constraints This book is a definitive resource on the subject for students, researchers, and practitioners in the field of control engineering.

N° de ref. del artículo LU-9781394367788

Título
Event-based Model Predictive Control
Autor
Bing Zhu, Zhigang Luo, Xiangyu Meng, Zongyu Zuo
Editorial
John Wiley and Sons Inc, US
Año de publicación
2026
Estado
New
Encuadernación
Hardback
Idioma
inglés
ISBN 10
1394367783
ISBN 13
9781394367788

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