Optimizing Control by Robustly Feasible Model Predictive Control and Application to Drinking Water Distribution Systems - Publikacja - MOST Wiedzy

Wyszukiwarka

Optimizing Control by Robustly Feasible Model Predictive Control and Application to Drinking Water Distribution Systems

Abstrakt

The paper considers optimizing Model Predictive Control (MPC) for nonlinear plants with output constraints under uncertainties. Although the MPC technology can handle the constraints in the model by solving constraint model based optimization task, satisfying the plant output constraints still remains a challenge. The paper proposes Robustly Feasible MPC (RFMPC), which achieves feasibility of the outputs in the controlled plant. The RFMPC is applied to control quantity which is illustrated by application to a Drinking Water Distribution Systems (DWDS) example.Artykuł rozważa optymalizujące sterowanie predykcyjnego dla obiektów nieliniowych z ograniczeniami pracujących w warunkach niepewności. Chociaż sterowanie predykcyjne dobrze radzi sobie z ograniczeniami modelu poprzez rozwiązywanie ograniczonych zadań optymalizacji, spełnienie ograniczeń na wyjścia obiektu rzeczywistego ciągle pozostaje wyzwaniem. Artykuł proponuje krzepko dopuszczalne sterowanie predykcyjne, które zapewnia dopuszczalność wyjść obiektu sterowania. Praca zaproponowanego rozwiązania jest zilustrowana za pomocą aplikacji w systemie dostarczania i dystrybucji wody pitnej.

Cytuj jako

Pełna treść

pełna treść publikacji nie jest dostępna w portalu

Informacje szczegółowe

Kategoria:
Aktywność konferencyjna
Typ:
publikacja w wydawnictwie zbiorowym recenzowanym (także w materiałach konferencyjnych)
Tytuł wydania:
Artificial Neural Networks - ICANN 2009 : 19th International Conference : Proceedings, Part II, Limassol, Cyprus, September 14-17, 2009 strony 823 - 834
Język:
angielski
Rok wydania:
2009
Opis bibliograficzny:
Tran V., Brdyś M.: Optimizing Control by Robustly Feasible Model Predictive Control and Application to Drinking Water Distribution Systems// Artificial Neural Networks - ICANN 2009 : 19th International Conference : Proceedings, Part II, Limassol, Cyprus, September 14-17, 2009/ ed. eds. C. Alippi, M. Polycarpou, [et al]. Berlin: Springer-Verlag, 2009, s.823-834
Weryfikacja:
Politechnika Gdańska

wyświetlono 15 razy

Publikacje, które mogą cię zainteresować

Meta Tagi