非線形プロセスの低次元Koopman モデリングと予測制御

本論文では、Koopman理論に基づいた低次元線形モデルを構築し、それを用いた効率的な予測制御手法を提案する。Kalman-GSINDyアルゴリズムを用いて適切なリフティング関数を自動的に選択し、さらにPOD手法によりモデルの次数を低減することで、大規模な非線形プロセスの制御を効率的に行うことができる。