Model Predictive Control
Model Predictive Control (MPC) is an advanced control strategy that uses an explicit process model to predict future system behavior over a finite horizon and solves an optimization problem at each control step. First formalized by Richalet et al. in 1978, MPC has become the dominant approach in process control industries, from chemical plants to autonomous vehicles, because it naturally handles constraints and can optimize multiple objectives simultaneously.
Avota reģistrs
Atsauces kopētas tieši no metodes avota reģistra. Tās nenozīmē nekādu apgalvojumu līmeņa verifikāciju.
- Richalet, J., Rault, A., Testud, J., & Papon, J. (1978). Model predictive heuristic control. Automatica, 14(5), 413-428. · DOI 10.1016/0005-1098(78)90001-8
- Garcia, C. E., Prett, D. M., & Morari, M. (1989). Model predictive control: Theory and practice. Automatica, 25(3), 335-348. · DOI 10.1016/0005-1098(89)90002-2
- Mayne, D. Q., Rawlings, J. B., Rao, C. V., & Scokaert, P. O. (2000). Constrained model predictive control: Stability and optimality. Automatica, 36(6), 789-814. · DOI 10.1016/S0005-1098(99)00214-9
Kurēti apgalvojumi
Apgalvojumi saglabāti pierādījumu reģistrā, katram ar savu novērtējumu.
Šis skatījums neizgudro apgalvojumu novērtējumu, ja reģistrā tā nav.
Saistītās metodes
Ģenerēts no metodes grafika un parādīts kā mašīnas ieteiktas attiecības — netiek izvirzīts neviens pierādījumu apgalvojums.