Recent Advances in Model Predictive Control : Theory, Algorithms, and Applications
Idioma: inglés
Editorial: Springer, 2022
Serie: Libro 1 de 40 - Lecture Notes in Control and Information Sciences
- Tapa blanda
- Nuevo
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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book focuses on distributed and economicModel Predictive Control (MPC)with applications in different fields.MPCis one of the most successful advanced control methodologies due to the simplicity of the basic idea (measure the current state, predict and optimize the future behavior of the plant to determine an input signal, and repeat this procedure ad infinitum) and its capability to deal with constrained nonlinear multi-input multi-output systems. While the basic idea is simple, the rigorous analysis of the MPC closed loop can be quite involved. Here,distributedmeans that either the computation is distributed to meet real-time requirements for (very) large-scale systems or that distributed agents act autonomously while being coupled via the constraints and/or the control objective. In the latter case, communication is necessary to maintain feasibility ortorecover system-wide optimal performance.The term economic refers to general control tasks and, thus, goes beyond the typically predominant control objective of set-point stabilization. Here, recently developed concepts like (strict) dissipativity of optimal control problems or turnpike properties play a crucial role.The book collects research and survey articles on recent ideas and it provides perspectives on current trends in nonlinear model predictive control. Indeed, the book is the outcome of a series of six workshops funded by the German Research Foundation (DFG) involving early-stage career scientists from different countries and from leading European industry stakeholders.…
N° de ref. del artículo 9783030632830
- Título
- Recent Advances in Model Predictive Control : Theory, Algorithms, and Applications
- Autor
- Karl Worthmann
- Editorial
- Springer
- Año de publicación
- 2022
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 3030632830
- ISBN 13
- 9783030632830
- Peso del artículo
- 394 gramos
- Dimensiones
- 235x155x15 mm
- Serie
- Libro 1 de 40: Lecture Notes in Control and Information Sciences
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De la contraportada
This book focuses on distributed and economic Model Predictive Control (MPC) with applications in different fields. MPC is one of the most successful advanced control methodologies due to the simplicity of the basic idea (measure the current state, predict and optimize the future behavior of the plant to determine an input signal, and repeat this procedure ad infinitum) and its capability to deal with constrained nonlinear multi-input multi-output systems. While the basic idea is simple, the rigorous analysis of the MPC closed loop can be quite involved. Here, distributed means that either the computation is distributed to meet real-time requirements for (very) large-scale systems or that distributed agents act autonomously while being coupled via the constraints and/or the control objective. In the latter case, communication is necessary to maintain feasibility or to recover system-wide optimal performance. The term economic refers to general control tasks and, thus, goes beyond the typically predominant control objective of set-point stabilization. Here, recently developed concepts like (strict) dissipativity of optimal control problems or turnpike properties play a crucial role.
The book collects research and survey articles on recent ideas and it provides perspectives on current trends in nonlinear model predictive control. Indeed, the book is the outcome of a series of six workshops funded by the German Research Foundation (DFG) involving early-stage career scientists from different countries and from leading European industry stakeholders.
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