Semi-receding Horizon Algorithm for ?Sufficiently Exciting MPC with Adaptive Search Step

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F67985556%3A_____%2F14%3A00438351" target="_blank" >RIV/67985556:_____/14:00438351 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Semi-receding Horizon Algorithm for ?Sufficiently Exciting MPC with Adaptive Search Step

Popis výsledku v původním jazyce

In this paper, the task of finding an algorithm providing sufficiently excited data within the MPC framework is tackled. Such algorithm is expected to take action only when the re-identification is needed and it shall be used as the ?least costly closedloop identification experiment for MPC. The already existing approach based on maximization of the smallest eigenvalue of the information matrix increase is revised and an adaptation by introducing a semi-receding horizon principle is performed. Further,the optimization algorithm used for the maximization of the provided information is adapted such that the constraints on the maximal allowed control performance deterioration are handled more carefully and are incorporated directly into the process instead of using them just as a termination condition. The effect of the performed adaptations is inspected using a numerical example.

Název v anglickém jazyce

Semi-receding Horizon Algorithm for ?Sufficiently Exciting MPC with Adaptive Search Step

Popis výsledku anglicky

In this paper, the task of finding an algorithm providing sufficiently excited data within the MPC framework is tackled. Such algorithm is expected to take action only when the re-identification is needed and it shall be used as the ?least costly closedloop identification experiment for MPC. The already existing approach based on maximization of the smallest eigenvalue of the information matrix increase is revised and an adaptation by introducing a semi-receding horizon principle is performed. Further,the optimization algorithm used for the maximization of the provided information is adapted such that the constraints on the maximal allowed control performance deterioration are handled more carefully and are incorporated directly into the process instead of using them just as a termination condition. The effect of the performed adaptations is inspected using a numerical example.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

BC - Teorie a systémy řízení

OECD FORD obor

—

Projekt

<a href="/cs/project/GA13-20433S" target="_blank" >GA13-20433S: Analýza a řízení globálně dekomponovaných silně nelineárních stavových dynamických modelů se složitými interakcemi jejich komponent</a><br>

Návaznosti

I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Rok uplatnění

2014

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

Proceedings of the 53rd IEEE Conference on Decision and Control (CDC 2014)

ISBN

978-1-4673-6088-3

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

6

Strana od-do

4142-4147

Název nakladatele

IEEE

Místo vydání

Los Angeles

Místo konání akce

Los Angeles

Datum konání akce

15. 12. 2014

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

—