Все новости
Цифровой Двойник

Стохастическое нелинейное MPC с распространением неопределенности гауссовой смеси

Предложен новый метод стохастического нелинейного прогнозирующего управления для систем с аддитивным шумом. Распределение состояния аппроксимируется гауссовой смесью с оценкой ошибки в метрике Вассерштейна. Это позволяет получить замкнутые выражения для ожидаемых затрат и ограничений, и решать задачу через нелинейное программирование с гарантиями корректности.

Почему это важно

Метод повышает эффективность и надёжность управления в условиях неопределенности, что актуально для управления большими системами с стохастическими возмущениями.

Созвучно продуктам ЦД

ЦД.БалансЦДГЦД.Прогноз
Заголовок оригинала
Stochastic Nonlinear Model Predictive Control with Gaussian Mixture Uncertainty Propagation
Читать первоисточник: arXiv — Systems and Control (eess.SY)

Перевод и краткое изложение — машинные, по материалам источника. Полный текст статьи не републикуется; права на него принадлежат источнику.