Kalman Filter Embedded MPC for Stochastic Systems

机译：用于随机系统的卡尔曼滤波器嵌入式MPC

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This paper considers a computationally efficient Model Predictive Control (MPC) framework to design control for stochastic systems. The probability distribution function of the disturbance is utilized in the design of control. The computational efficiency is contributed by three factors: monotonically weighted cost function, reduction in prediction horizon and the concept of event triggering. Kalman Filter is embedded in the MPC in order to achieve a more accurate value of states to be used in the optimization problem. Monte Carlo simulation is carried out on a benchmark system to verify the advantage of the proposed technique.

机译：本文考虑了一种计算有效的模型预测控制（MPC）框架来设计随机系统的控制。扰动的概率分布函数被用于控制的设计中。计算效率由三个因素贡献：单调加权成本函数，预测范围的减少和事件触发的概念。卡尔曼滤波器嵌入在MPC中，以便获得要在优化问题中使用的状态的更准确值。在基准系统上进行了蒙特卡洛模拟，以验证所提出技术的优势。

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来源
《International Conference on Control, Automation and Robotics》|2020年|11-15|共5页
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作者
Keerthi Chacko; S. Janardhanan; Indra Narayan Kar;
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正文语种
中图分类
关键词
Stochastic systems; optimization; predictive control; Kalman filtering; Computation reduction;

机译：随机系统;优化;预测控制;卡尔曼滤波;计算约简;

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