МоделированиеAdaptive Handling of Deadline Misses via Stochastic MPCarXiv — Systems and Control (eess.SY) · вчераМоделированиеInstitutionalizing Trust in Data Exchange: Trust-Anchor Model of the Data Credit Guarantee Organization and Its Simulation-Based ComparisonarXiv — Computers and Society (cs.CY) · вчераМоделированиеAI уже делает инженеров хуже? Как агентная разработка выращивает технологический зоопаркХабр · 22 чМоделированиеBayesian Optimization under Uncertainty for Training a Scale Parameter in Stochastic ModelsarXiv — Computational Engineering, Finance, and Science (cs.CE) · вчераЦифровой двойникDecision-Making in Digital Twins: Optimization, Control, and LearningarXiv — Systems and Control (eess.SY) · вчераЦифровой двойникBALLAST: Physics-Aware Moving Target Defense for Industrial Control Systems Using a Digital Twin Safety OraclearXiv — Systems and Control (eess.SY) · вчераЦифровой двойникОпубликованы итоги форсайт-сессии «Будущее безопасности киберфизических систем в России. Перспективы и векторы развития»spbIT · вчераПрогнозированиеSafety-Aware Dimension Selection for Reduced-Order Model Predictive ControlarXiv — Systems and Control (eess.SY) · вчераМоделированиеНобелевскую премию по экономике 2026 года присудили за макроэкономические исследованияNaked Science · 3 днМоделированиеA Multi-Agent LLM System for Automated Tuning of Specialized Neural Network ModelsarXiv — Multiagent Systems (cs.MA) · 3 днМоделированиеMinimum Bounding Sets for N-1-1 Branch Contingencies Under Thermal and Voltage Limits in Linear Network ModelsarXiv — Systems and Control (eess.SY) · 3 днЭнергетикаSecFD-FL: Frequency-Decoupled Federated Learning with Secure Aggregation for Charging Load Forecasting in Internet of Electric VehiclesarXiv — Systems and Control (eess.SY) · 3 дн
Линейно масштабируемый нелинейный MPC с адаптивным горизонтом
США и Запад ·
Представлен регулятор observed control, использующий дуальность между оцениванием состояния и модельно-предиктивным управлением для вычисления управляющих воздействий с линейной зависимостью от длины горизонта прогноза. Алгоритмы обеспечивают адаптивную длину горизонта и ранние критерии остановки оптимизации, а в качестве бэкенда применяются сглаживатели Калмана. Отдельная формулировка разделяет линейный MPC на реактивную и упреждающую компоненты.
Почему это важно
Линейная масштабируемость по горизонту и anytime-режим важны для управления крупными системами в реальном времени.
arXiv:2610.17274v1 Announce Type: new Abstract: Model reduction can substantially reduce the computational burden of model predictive control (MPC) for high-dimensional systems, but a reduced dimension chosen for performance may be insufficient for safety-critical operation.
arXiv:2509.05463v3 Announce Type: replace Abstract: This paper proposes a novel approach to design analog electronic circuits that implement Model Predictive Control (MPC) policies for dynamical systems described by affine models.
arXiv:2604.01730v3 Announce Type: replace-cross Abstract: This paper investigates Koopman operator-based approaches for multivariable control of a two-spool turbofan engine. A physics-based component-level model is developed to generate training data and validate the controllers.
