Combined Gradient and Newton Projection Quadratic Programming Solver for MPC
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F11%3A00182522" target="_blank" >RIV/68407700:21230/11:00182522 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="http://www.ifac-papersonline.net/Detailed/49311.html" target="_blank" >http://www.ifac-papersonline.net/Detailed/49311.html</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.3182/20110828-6-IT-1002.02573" target="_blank" >10.3182/20110828-6-IT-1002.02573</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Combined Gradient and Newton Projection Quadratic Programming Solver for MPC
Popis výsledku v původním jazyce
The objective of this paper is to present an effective on-line solver for simple constrained quadratic programming (QP) which arises in linear model predictive control (MPC) framework. In MPC, the QP is solved at each sampling time, thus a fast solver must be used for short sampling times in real-time applications. The multi-parametric quadratic programming (mp-QP) approach (explicit solution) is impossible to use for larger systems due to the memory limitation. On the other hand, the presented approachis well suitable even for medium scale systems with short sampling time, since it is based on combination of gradient and Newton projection algorithm which is very close to optimum in a very few iterations and the computation of the Newton step is not involved at each iteration.
Název v anglickém jazyce
Combined Gradient and Newton Projection Quadratic Programming Solver for MPC
Popis výsledku anglicky
The objective of this paper is to present an effective on-line solver for simple constrained quadratic programming (QP) which arises in linear model predictive control (MPC) framework. In MPC, the QP is solved at each sampling time, thus a fast solver must be used for short sampling times in real-time applications. The multi-parametric quadratic programming (mp-QP) approach (explicit solution) is impossible to use for larger systems due to the memory limitation. On the other hand, the presented approachis well suitable even for medium scale systems with short sampling time, since it is based on combination of gradient and Newton projection algorithm which is very close to optimum in a very few iterations and the computation of the Newton step is not involved at each iteration.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
BC - Teorie a systémy řízení
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)
Ostatní
Rok uplatnění
2011
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
Proceedings of the 18th IFAC World Congress, 2011
ISBN
978-3-902661-93-7
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
6
Strana od-do
5567-5572
Název nakladatele
IFAC
Místo vydání
Bologna
Místo konání akce
Milano
Datum konání akce
28. 8. 2011
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—