Етапи та основні задачі столітнього розвитку теорії систем керування та ідентифікації. Частина 8. Прогнозне керування за траєкторними даними
In 2005, the journal Systems & Control Letters published an article by Willems et al. devoted to the behavioral theory of dynamic systems with a permanently exciting input. This was followed in 2019 by an article by van Waarde et al., which described how the results of the first article can...
Збережено в:
| Дата: | 2024 |
|---|---|
| Автори: | , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | English |
| Опубліковано: |
V.M. Glushkov Institute of Cybernetics of NAS of Ukraine
2024
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://jais.net.ua/index.php/files/article/view/423 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Problems of Control and Informatics |
Репозитарії
Problems of Control and Informatics| id |
oai:ojs2.jais.net.ua:article-423 |
|---|---|
| record_format |
ojs |
| institution |
Problems of Control and Informatics |
| baseUrl_str |
|
| datestamp_date |
2025-05-30T09:54:38Z |
| collection |
OJS |
| language |
English |
| topic |
динамічні системи керування траєкторними даними оптимальне прогнозне керування робастність регуляризація розв’язків |
| spellingShingle |
динамічні системи керування траєкторними даними оптимальне прогнозне керування робастність регуляризація розв’язків Gubarev, Vyacheslav Romanenko, Viktor Етапи та основні задачі столітнього розвитку теорії систем керування та ідентифікації. Частина 8. Прогнозне керування за траєкторними даними |
| topic_facet |
динамічні системи керування траєкторними даними оптимальне прогнозне керування робастність регуляризація розв’язків dynamic systems data-driven control optimal predictive control robustness regularized solution |
| format |
Article |
| author |
Gubarev, Vyacheslav Romanenko, Viktor |
| author_facet |
Gubarev, Vyacheslav Romanenko, Viktor |
| author_sort |
Gubarev, Vyacheslav |
| title |
Етапи та основні задачі столітнього розвитку теорії систем керування та ідентифікації. Частина 8. Прогнозне керування за траєкторними даними |
| title_short |
Етапи та основні задачі столітнього розвитку теорії систем керування та ідентифікації. Частина 8. Прогнозне керування за траєкторними даними |
| title_full |
Етапи та основні задачі столітнього розвитку теорії систем керування та ідентифікації. Частина 8. Прогнозне керування за траєкторними даними |
| title_fullStr |
Етапи та основні задачі столітнього розвитку теорії систем керування та ідентифікації. Частина 8. Прогнозне керування за траєкторними даними |
| title_full_unstemmed |
Етапи та основні задачі столітнього розвитку теорії систем керування та ідентифікації. Частина 8. Прогнозне керування за траєкторними даними |
| title_sort |
етапи та основні задачі столітнього розвитку теорії систем керування та ідентифікації. частина 8. прогнозне керування за траєкторними даними |
| title_alt |
Stages and main tasks of the century-long control theory and system identification development. Part VIII. Data-driven terminal predictive control |
| description |
In 2005, the journal Systems & Control Letters published an article by Willems et al. devoted to the behavioral theory of dynamic systems with a permanently exciting input. This was followed in 2019 by an article by van Waarde et al., which described how the results of the first article can be applied to the control of dynamic systems within the framework of a direction that has been developing very intensively in recent years, called «Model Predictive Control». This relatively new direction of research and development has come to the forefront in control theory and practice. Thanks to the publication of these two articles, it became possible to abandon the mathematical model of dynamic systems in predictive control and instead use trajectory data presented as a matrix equation linking both measured and predicted data. The predicted data are to be found by solving synthesis problems. This article describes some of the developed methods for finding optimal predictive control based on trajectory data, provided that they are permanently exciting. The main attention is paid to the problems of terminal control, which seems to be promising in solving many applied problems. Optimal predictive control is found by solving minimization problems with constraints. The use of sliding intervals with discrete trajectory data allows implementing the feedback mode in predictive control. The presence of errors in the measured data leads to the need to find a robust control. The article considers methods for constructing robust predictive control for two cases of error interpretation. In both of them, errors are considered arbitrary, but limited in magnitude or power. Depending on the levels of input signals and noise, optimization problems with constraints can become ill-posed, i.e. their solutions become sensitive to errors. Therefore, regularization procedures are used to determine stable solutions. Considerable attention in the article is paid to the issues of solvability of optimization problems and satisfying of existing constraints. A number of issues related to the adaptation of the developed methods to applied problems are not ignored. A number of modifications of the problem statements are proposed, in which the conditions of their solvability and the fulfillment of constraints are quite simply considered. |
| publisher |
V.M. Glushkov Institute of Cybernetics of NAS of Ukraine |
| publishDate |
2024 |
| url |
https://jais.net.ua/index.php/files/article/view/423 |
| work_keys_str_mv |
AT gubarevvyacheslav stagesandmaintasksofthecenturylongcontroltheoryandsystemidentificationdevelopmentpartviiidatadriventerminalpredictivecontrol AT romanenkoviktor stagesandmaintasksofthecenturylongcontroltheoryandsystemidentificationdevelopmentpartviiidatadriventerminalpredictivecontrol AT gubarevvyacheslav etapitaosnovnízadačístolítnʹogorozvitkuteoríísistemkeruvannâtaídentifíkacííčastina8prognoznekeruvannâzatraêktornimidanimi AT romanenkoviktor etapitaosnovnízadačístolítnʹogorozvitkuteoríísistemkeruvannâtaídentifíkacííčastina8prognoznekeruvannâzatraêktornimidanimi |
| first_indexed |
2025-10-30T02:49:09Z |
| last_indexed |
2025-10-30T02:49:09Z |
| _version_ |
1847373384595275776 |
| spelling |
oai:ojs2.jais.net.ua:article-4232025-05-30T09:54:38Z Stages and main tasks of the century-long control theory and system identification development. Part VIII. Data-driven terminal predictive control Етапи та основні задачі столітнього розвитку теорії систем керування та ідентифікації. Частина 8. Прогнозне керування за траєкторними даними Gubarev, Vyacheslav Romanenko, Viktor динамічні системи керування траєкторними даними оптимальне прогнозне керування робастність регуляризація розв’язків dynamic systems data-driven control optimal predictive control robustness regularized solution In 2005, the journal Systems & Control Letters published an article by Willems et al. devoted to the behavioral theory of dynamic systems with a permanently exciting input. This was followed in 2019 by an article by van Waarde et al., which described how the results of the first article can be applied to the control of dynamic systems within the framework of a direction that has been developing very intensively in recent years, called «Model Predictive Control». This relatively new direction of research and development has come to the forefront in control theory and practice. Thanks to the publication of these two articles, it became possible to abandon the mathematical model of dynamic systems in predictive control and instead use trajectory data presented as a matrix equation linking both measured and predicted data. The predicted data are to be found by solving synthesis problems. This article describes some of the developed methods for finding optimal predictive control based on trajectory data, provided that they are permanently exciting. The main attention is paid to the problems of terminal control, which seems to be promising in solving many applied problems. Optimal predictive control is found by solving minimization problems with constraints. The use of sliding intervals with discrete trajectory data allows implementing the feedback mode in predictive control. The presence of errors in the measured data leads to the need to find a robust control. The article considers methods for constructing robust predictive control for two cases of error interpretation. In both of them, errors are considered arbitrary, but limited in magnitude or power. Depending on the levels of input signals and noise, optimization problems with constraints can become ill-posed, i.e. their solutions become sensitive to errors. Therefore, regularization procedures are used to determine stable solutions. Considerable attention in the article is paid to the issues of solvability of optimization problems and satisfying of existing constraints. A number of issues related to the adaptation of the developed methods to applied problems are not ignored. A number of modifications of the problem statements are proposed, in which the conditions of their solvability and the fulfillment of constraints are quite simply considered. У 2005 році в журналі «Systems & Control Letters» опубліковано статтю Віллемса та інших (Willems et all), присвячену поведінковій теорії динамічних систем за постійно збуджувального вхідного впливу. В 2019 році вийшла стаття ван Ваарда та інших (van Waarde et all), в якій описано, як застосувати результати з першої статті до керування динамічними системами в межах напряму «керування за моделлю передбачення (Model Predictive Control)», що інтенсивно розвивається останнім часом. Цей відносно новий напрям досліджень і розробок вийшов на перший план в теорії та практиці керування. Завдяки появі цих статей стало можливим відмовитись при прогнозному керуванні від математичної моделі динамічних систем і замість неї використовувати траєкторні дані, подані у вигляді матричного рівняння, що зв’язує як вимірювані, так і прогнозні дані. При розв’язанні задач синтезу потрібно знайти прогнозні дані. У цій статті дається опис деяких із розроблених методів знаходження оптимального прогнозного керування траєкторними даними за умови, що вони є постійно збуджувальними. Основну увагу приділено задачам термінального керування, що, здається, є перспективним при розв’язуванні багатьох прикладних задач. Оптимальне прогнозне керування знаходиться з розв’язання задач мінімізації з обмеженнями. Використання ковзних інтервалів з дискретними траєкторними даними дає змогу реалізувати при прогнозному керуванні режим зворотного зв’язку. Похибки у виміряних даних призводить до необхідності знаходження робастного керування. У статті розглянуто методи побудови робастного прогнозного керування для двох випадків інтерпретації похибок, де похибки вважаються довільними, але обмеженими за величиною чи потужністю. Залежно від рівнів сигналів вхідного впливу та шумів задачі оптимізації з обмеженнями можуть стати некоректними, тобто їх розв’язки стають чутливими до похибок. Тому застосовуються процедури регуляризації, що дають можливість визначити стійкі рішення. Значну увагу в статті приділено питанням розв’язності задач оптимізації та виконанню наявних обмежень. Поза увагою не залишилася низка питань щодо адаптації розроблених методів до прикладних задач. Запропоновано ряд модифікацій постановок задач, у яких досить просто враховуються умови їхньої розв’язності та виконання обмежень. V.M. Glushkov Institute of Cybernetics of NAS of Ukraine 2024-12-23 Article Article application/pdf https://jais.net.ua/index.php/files/article/view/423 10.34229/1028-0979-2024-6-1 Міжнародний науково-технічний журнал "Проблеми керування та інформатики"; Том 69 № 6 (2024): Міжнародний науково-технічний журнал "Проблеми керування та інформатики"; 5-23 International Scientific Technical Journal "Problems of Control and Informatics; Том 69 № 6 (2024): International Scientific Technical Journal «Problems of Control and Informatics»; 5-23 International Scientific Technical Journal "Problems of Control and Informatics"; Vol. 69 No. 6 (2024): International Scientific Technical Journal «Problems of Control and Informatics»; 5-23 2786-6505 2786-6491 en https://jais.net.ua/index.php/files/article/view/423/490 Copyright (c) 2024 Vyacheslav Gubarev, Viktor Romanenko https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0 |