모델 예측 제어의 안정성 보장을 갖춘 폐쇄 루프 성능 최적화

Core Concepts

모델 예측 제어의 안정성을 보장하면서 폐쇄 루프의 성능을 최적화하는 방법 소개

Abstract

모델 예측 제어(MPC)에서 모델 불일치와 프로세스 노이즈가 성능에 미치는 영향
선형 MPC 스키마의 비용 함수와 제약 조건 조정을 통한 안정성 및 성능 향상
Tube MPC를 사용한 안정성 보장 방법
시나리오 접근법을 통한 폐쇄 루프 제약 위반에 대한 확률적 경계 제공
BP-MPC 알고리즘을 사용한 최적 튜닝 방법 소개
비선형 시스템 및 선형 시스템에 대한 시뮬레이션 예제

Stats

"우리는 BP-MPC 알고리즘을 사용하여 θ∗를 얻기 위해 알고리즘 3을 실행하고, 그런 다음 4000 번의 반복을 통해 250 개의 샘플 세트 S로 알고리즘 4를 실행했습니다."
"우리는 Tube MPC의 성능을 제안된 방법과 비교했으며, 제안된 방법은 0.3%의 제약 위반으로 216.149의 평균 폐쇄 루프 비용을 달성했습니다."

Quotes

"우리는 시나리오 접근법을 사용하여 폐쇄 루프 제약 위반에 대한 확률적 경계를 제공합니다."
"BP-MPC 알고리즘을 사용하여 MPC 스키마의 폐쇄 루프 성능을 최적화합니다."

Key Insights Distilled From

Closed-loop Performance Optimization of Model Predictive Control with Robustness Guarantees

by Riccardo Zul... at arxiv.org 03-08-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.04655.pdf

Deeper Inquiries

어떻게 시나리오 접근법을 사용하여 폐쇄 루프 제약 위반에 대한 확률적 경계를 제공합니까

시나리오 접근법은 불확실한 요소를 고려하여 시스템의 폐쇄 루프에서 제약 위반의 확률적 경계를 제공합니다. 이 방법은 다양한 불확실성을 고려하여 시나리오를 생성하고 각 시나리오에서 제약 조건을 어떻게 위반할 수 있는지를 고려합니다. 이를 통해 각 시나리오에서 제약 위반의 확률을 계산하고 이러한 확률을 통해 전체적인 제약 위반 확률을 추정할 수 있습니다.

제안된 BP-MPC 알고리즘은 어떻게 MPC 스키마의 폐쇄 루프 성능을 최적화합니까

제안된 BP-MPC 알고리즘은 역전파를 사용하여 MPC 스키마의 폐쇄 루프 성능을 최적화합니다. 이 알고리즘은 민감도 기반 절차를 사용하여 폐쇄 루프 MPC 설계를 최적화할 수 있습니다. 또한 이 방법은 폐쇄 루프 경로를 고려하기 때문에 기존의 오프라인 설계된 튜브 기반 기술에 비해 보수성을 크게 줄일 수 있습니다.

이 방법은 비선형 및 선형 시스템에 대해 어떻게 적용됩니까

이 방법은 비선형 및 선형 시스템에 모두 적용될 수 있습니다. 비선형 시스템의 경우, 미지의 동역학에 대한 불확실성과 추가 잡음을 고려하여 MPC 정책을 최적화하고 제약 조건을 보장할 수 있습니다. 선형 시스템의 경우, 알려진 모델에 대한 추가 잡음을 고려하여 제약 조건을 충족하면서 시스템의 폐쇄 루프 성능을 최적화할 수 있습니다. 이를 통해 안정성과 성능을 동시에 보장할 수 있습니다.