Nonlinear Predictive Control Using Wiener Models - Maciej Ławryńczuk

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Nonlinear Predictive Control Using Wiener Models (eBook)

Computationally Efficient Approaches for Polynomial and Neural Structures

Maciej Ławryńczuk (Autor)

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2021 | 1st ed. 2022
XXIII, 343 Seiten
Springer International Publishing (Verlag)
978-3-030-83815-7 (ISBN)

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This book presents computationally efficient MPC solutions. The classical model predictive control (MPC) approach to control dynamical systems described by the Wiener model uses an inverse static block to cancel the influence of process nonlinearity. Unfortunately, the model's structure is limited, and it gives poor control quality in the case of an imperfect model and disturbances. An alternative is to use the computationally demanding MPC scheme with on-line nonlinear optimisation repeated at each sampling instant.

A linear approximation of the Wiener model or the predicted trajectory is found on-line. As a result, quadratic optimisation tasks are obtained. Furthermore, parameterisation using Laguerre functions is possible to reduce the number of decision variables. Simulation results for ten benchmark processes show that the discussed MPC algorithms lead to excellent control quality. For a neutralisation reactor and a fuel cell, essential advantages of neural Wiener models are demonstrated.

Erscheint lt. Verlag	21.9.2021
Reihe/Serie	Studies in Systems, Decision and Control
Zusatzinfo	XXIII, 343 p. 167 illus., 121 illus. in color.
Sprache	englisch
Themenwelt	Technik ► Bauwesen
Themenwelt	Technik ► Elektrotechnik / Energietechnik
Schlagworte	Laguerre Parameterisation • Linearization • Model Predictive Control • optimisation • Process Control • Wiener Models
ISBN-10	3-030-83815-3 / 3030838153
ISBN-13	978-3-030-83815-7 / 9783030838157

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