MPC for a Class of Nonlinear Systems with Guaranteed Identifiability

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F15%3A00233871" target="_blank" >RIV/68407700:21230/15:00233871 - isvavai.cz</a>

Nalezeny alternativní kódy

RIV/67985556:_____/15:00448759

Výsledek na webu

<a href="http://dx.doi.org/10.1109/CCA.2015.7320627" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1109/CCA.2015.7320627</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1109/CCA.2015.7320627" target="_blank" >10.1109/CCA.2015.7320627</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

MPC for a Class of Nonlinear Systems with Guaranteed Identifiability

Popis výsledku v původním jazyce

This paper addresses the problem of model predictive control for a class of nonlinear systems which satisfies per- sistent excitation condition. The conditions under which a non- linear system description can be handled are specified and two algorithms (one optimizing the first input sample and the other considering optimization of an M -sample subsequence of the input profile) solving the persistent excitation condition within a predictive controller for nonlinear systems are developed, both maximizingthe smallest eigenvalue of the information matrix increase. The numerical experiments performed on a test-bed system demonstrate that the algorithms are able to successfully improve identifiability of a nonlinear system description while keeping the original controller performance degradation lower than arbitrarily chosen level.

Název v anglickém jazyce

MPC for a Class of Nonlinear Systems with Guaranteed Identifiability

Popis výsledku anglicky

This paper addresses the problem of model predictive control for a class of nonlinear systems which satisfies per- sistent excitation condition. The conditions under which a non- linear system description can be handled are specified and two algorithms (one optimizing the first input sample and the other considering optimization of an M -sample subsequence of the input profile) solving the persistent excitation condition within a predictive controller for nonlinear systems are developed, both maximizingthe smallest eigenvalue of the information matrix increase. The numerical experiments performed on a test-bed system demonstrate that the algorithms are able to successfully improve identifiability of a nonlinear system description while keeping the original controller performance degradation lower than arbitrarily chosen level.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

BC - Teorie a systémy řízení

OECD FORD obor

—

Projekt

<a href="/cs/project/GC13-12726J" target="_blank" >GC13-12726J: Jednotný rámec pro multikriteriální identifikace, řízení a detekci chyb</a><br>

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Rok uplatnění

2015

Kód důvěrnosti údajů

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

Název statě ve sborníku

Proceedings of the MULTICONFERENCE on SYSTEMS and CONTROL

ISBN

978-1-4799-7787-1

ISSN

1085-1992

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

6

Strana od-do

163-168

Název nakladatele

IEEE

Místo vydání

Piscataway

Místo konání akce

Sydney

Datum konání akce

21. 9. 2015

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

000369332000021