端末の制約とは何ですか？
Terminal Constraints 端末の制約 - Moreover, the model prediction algorithm's control and terminal constraints are considered in the finite time domain, and MPC constraints and cost function are constructed to prove the asymptotic stability of the multiple LSRMs system. [1] At the vehicle control level, each vehicle plans its motion with the assigned schedule as terminal constraints. [2] Namely, the terminal constraints should converge to the desired values before the target is intercepted. [3] A three-dimensional motion is formulated with complex aerodynamics and terminal constraints. [4] The basic idea is that the multiplier introduced to combine the equations for the terminal constraints is used to shape a flight trajectory as desired. [5] Moreover, an extra error is incorporated to satisfy the terminal constraints of cost function. [6] Together with the physical constraints on the control input, the nonlinear constraints on vehicle longitudinal dynamics, the terminal constraints on states, and the reliability constraints on both input and output, the objective function is defined to optimize the control accuracy and efficiency by penalizing the tracking errors between the predicted outputs and desirable outputs of the same node and neighboring nodes, respectively. [7] While the addition of terminal constraints on inventory levels can be used to obtain high quality implemented schedules, traditional approaches based on safety stocks may be ineffective. [8] In order to satisfy both of these terminal constraints, the sliding surface is defined as a combination of impact time error and the variable pertaining to the errors in line-of-sight angle and its rate, with appropriate gains assigned to them. [9] First, the entry trajectory planning problem is formulated as a univariate root-finding problem based on a compound bank angle corridor, and two constraint management algorithms are presented to enforce the satisfaction of both path and terminal constraints. [10] A set of terminal constraints which lie on a circle in the first quadrant are used to generate a set of optimal solutions. [11] The results show that both methods only take a few steps to find the solution satisfying the necessary condition for optimality and terminal constraints. [12] The Lyapunov stability of control is proved through terminal constraints. [13] An artificial 3-D space is designed for the glider vehicle to satisfy the terminal constraints. [14] Many probabilistic inference problems such as stochastic filtering or the computation of rare event probabilities require model analysis under initial and terminal constraints. [15] To drive the vehicle to predetermined entry points at the expected velocity, terminal constraints are expressed as orbital constraints of the endpoint in the boost-back flight phase. [16] Then, on the basis of dynamic interaction between agents, terminal constraints, including terminal cost function and terminal input with local static feedback, are designed to guarantee the asymptotic stability of the close-loop system. [17] Simulation results verify the effectiveness of the guidance method, as well as the adaptability to different initial conditions and terminal constraints. [18] Then it was assumed that the unmanned aerial vehicle was faced with terminal constraints and control constraints in the whole duration. [19] Then, an actor–critic NN scheme with a time-varying step length in adaptive law is developed to handle the considered control problem with terminal constraints over finite-horizon. [20] Furthermore, the process constraints, including the field of view and overload, and the terminal constraints, such as the impact velocity and impact angle, need to be met. [21] In the meantime, an optimal performance index with terminal constraints is introduced, and an update law is designed to minimize the objective function under input and output constraints. [22] The survey allows the grouping of models with only terminal constraints with application to master production scheduling, models with hybrid terminal–logical constraints with applications to short term job and flow shop scheduling, and hybrid structural–terminal–logical constraints with applications to customised assembly systems such as Industry 4. [23] Equality based terminal constraints are introduced to ensure the stability, where each node is forced to reach the desired-state value at the end of prediction horizon. [24] This article is the extension of a conference paper entitled ”Predictive Control of a Job Shop System with RMTs using EquilibriumTerminal Constraints” presented at the 6th International Conference on Dynamics in Logistics (LDIC2018). [25] A terminal penalty term and terminal constraints were introduced in the nonlinear MPC (NMPC) formulation for establishing the nominal closed loop stability. [26] Moreover, by establishing the conditions on the most important objective, the recursive feasibility and asymptotic stability properties of the designed MO-MPC are proved by the method of the triplet of the terminal constraints, terminal penalty functions and local state feedback laws. [27] This paper introduces a new visual servo control paradigm that enables control of the camera in the absence of reference image using a set of terminal constraints. [28] Simulation results for nominal and dispersed cases show that the proposed guidance algorithm is capable of generating a feasible trajectory rapidly that satisfies both path and terminal constraints. [29] A rapid trajectory planning algorithm is proposed to satisfy not only the multiple path and terminal constraints but also the complex geographic constraints of waypoints and no-fly zones. [30] Simulation results demonstrate that the proposed algorithm can rapidly generate a feasible footprint of entry for vehicles while satisfying all the path and terminal constraints. [31] Specific scheduling problems with complex hybrid logical and terminal constraints, non-stationarity in process execution as well as complex interrelations between dynamics in process design, capacity utilization, and machine setups require further investigation and the application of a broad range of methodical approaches. [32] These challenges are specially related to mobile context (terminal constraints, user mobility, network connection, etc. [33] The optimized results satisfy the process and terminal constraints. [34] It is difficult to obtain high landing precision with traditional guidance laws, especially in cases with terminal constraints and kinds of disturbances. [35] Lastly, a pattern search algorithm-based offline generated maximum L/D optimal trajectory existing in literature, which meets minimum dynamic pressure, maximum airframe skin temperature, as well as other in-flight and terminal constraints is used as reference trajectory to evaluate the performance of the proposed guidance scheme. [36] Then, two penalty strategies are proposed to tackle the converted path and terminal constraints to decrease the computational complexity and improve the constraints satisfaction. [37] In the proposed maneuver, the capture and detumble objectives are integrated into a unified set of terminal constraints. [38] The optimization problem of air combat for two aircrafts is established based on the analysis of vertical tactical engagement and three different performance measures and terminal constraints are proposed. [39] The guidance strategy is designed for three-dimensional engagements using a finite-horizon optimal control formulation with the terminal constraints. [40] This is demonstrated through an example of a pectin extraction process by considering feedstock variabilities and terminal constraints for the desired product quality. [41] On the basis of the process mechanism, experts’ practical experience and historical data, the T-FGCN model of the goethite iron precipitation system was established and the weights were studied by using the nonlinear hebbian learning (NHL) algorithm with terminal constraints. [42] By analyzing the effect of the dynamic pressure on aerodynamics and flight states, path constraints are incorporated into the profile and the terminal constraints are integrated into the restriction on the terminal altitude. [43]さらに、モデル予測アルゴリズムの制御と端末の制約は有限時間領域で考慮され、MPC制約とコスト関数は、複数のLSRMシステムの漸近安定性を証明するために構築されます。 [1] 車両制御レベルでは、各車両は、ターミナルの制約として割り当てられたスケジュールを使用してモーションを計画します。 [2] つまり、ターゲットがインターセプトされる前に、端末の制約が目的の値に収束する必要があります。 [3] 3次元運動は、複雑な空気力学と終端の制約を使用して定式化されます。 [4] 基本的な考え方は、ターミナル制約の方程式を組み合わせるために導入された乗数を使用して、必要に応じて飛行軌道を形成することです。 [5] さらに、コスト関数の最終的な制約を満たすために、追加のエラーが組み込まれています。 [6] 制御入力の物理的制約、車両の縦方向のダイナミクスの非線形制約、状態の最終制約、および入力と出力の両方の信頼性制約とともに、追跡にペナルティを課すことによって制御の精度と効率を最適化する目的関数が定義されます。同じノードと隣接ノードのそれぞれの予測出力と望ましい出力の間のエラー。 [7] 在庫レベルに最終的な制約を追加することで、高品質の実装スケジュールを取得できますが、安全在庫に基づく従来のアプローチは効果がない場合があります。 [8] これらの終端の制約の両方を満たすために、滑り面は、衝撃時間誤差と、視線角度とその速度の誤差に関連する変数の組み合わせとして定義され、適切なゲインが割り当てられます。 [9] 最初に、入口軌道計画問題は、複合バンク角コリドーに基づく単変量求根問題として定式化され、パスとターミナルの両方の制約を満たすために2つの制約管理アルゴリズムが提示されます。 [10] 第1象限の円上にある一連の終端制約を使用して、一連の最適解を生成します。 [11] 結果は、どちらの方法も、最適性と最終的な制約に必要な条件を満たすソリューションを見つけるために、ほんの数ステップしかかからないことを示しています。 [12] 制御のリアプノフ安定性は、端末の制約によって証明されます。 [13] 人工の3D空間は、グライダー車両がターミナルの制約を満たすように設計されています。 [14] 確率的フィルタリングや稀な事象の確率の計算など、多くの確率的推論の問題では、初期および最終の制約の下でモデル分析が必要です。 [15] 予想される速度で車両を所定の入口点まで運転するために、ターミナルの制約は、ブーストバック飛行フェーズでのエンドポイントの軌道制約として表されます。 [16] 次に、エージェント間の動的相互作用に基づいて、端末コスト関数やローカル静的フィードバックを使用した端末入力などの端末制約が、閉ループシステムの漸近安定性を保証するように設計されます。 [17] シミュレーション結果は、誘導方法の有効性、およびさまざまな初期条件と端末の制約への適応性を検証します。 [18] 次に、無人航空機は、全期間にわたって端末の制約と制御の制約に直面したと想定されました。 [19] 次に、適応法則の時変ステップ長を持つアクター-クリティック NN スキームが開発され、有限期間にわたる端末制約を伴う考慮された制御問題を処理します。 [20] さらに、視野や過負荷などのプロセスの制約、および衝撃速度や衝撃角度などの端末の制約を満たす必要があります。 [21] 一方,端末制約を伴う最適性能指標を導入し,更新則を設計して,入出力制約下で目的関数を最小化した。 [22] この調査により、マスター生産スケジューリングに適用されるターミナル制約のみのモデル、短期ジョブおよびフロー ショップ スケジューリングに適用されるハイブリッド ターミナル - 論理的制約を持つモデル、およびカスタマイズされたアセンブリ システムに適用されるハイブリッド構造 - ターミナル - 論理的制約を持つモデルのグループ化が可能になります。インダストリー4など。 [23] 安定性を確保するために、平等ベースの端末制約が導入され、各ノードは予測期間の終わりに望ましい状態の値に到達するように強制されます。 [24] この記事は、ロジスティクスにおけるダイナミクスに関する第 6 回国際会議 (LDIC2018) で発表された「EquilibriumTerminal Constraints を使用した RMT によるジョブ ショップ システムの予測制御」というタイトルの会議論文の拡張です。 [25] 公称閉ループ安定性を確立するために、非線形 MPC (NMPC) 式にターミナル ペナルティ項とターミナル制約が導入されました。 [26] さらに、最も重要な目的の条件を確立することにより、設計されたMO-MPCの再帰的実現可能性と漸近安定性特性が、ターミナル制約、ターミナルペナルティ関数、およびローカル状態フィードバック法則のトリプレットの方法によって証明されます。 [27] この論文では、一連の端末制約を使用して、参照画像がない場合にカメラの制御を可能にする新しい視覚サーボ制御パラダイムを紹介します。 [28] 公称および分散ケースのシミュレーション結果は、提案されたガイダンス アルゴリズムが、パスとターミナルの両方の制約を満たす実現可能な軌道を迅速に生成できることを示しています。 [29] 複数のパスとターミナルの制約だけでなく、ウェイポイントと飛行禁止区域の複雑な地理的制約も満たすために、高速軌道計画アルゴリズムが提案されています。 [30] シミュレーション結果は、提案されたアルゴリズムが、すべてのパスとターミナルの制約を満たしながら、車両の実行可能なエントリのフットプリントを迅速に生成できることを示しています。 [31] 複雑なハイブリッド論理および端末制約、プロセス実行における非定常性、およびプロセス設計におけるダイナミクス間の複雑な相互関係、容量利用率、およびマシンセットアップを伴う特定のスケジューリングの問題については、さらなる調査と、幅広い系統的アプローチの適用が必要です。 [32] これらの課題は、特にモバイル コンテキスト (端末の制約、ユーザーの移動性、ネットワーク接続など) に関連しています。 [33] 最適化された結果は、プロセスと端末の制約を満たします。 [34] 従来の誘導法では、特にターミナルの制約や外乱の種類がある場合、高い着陸精度を得ることが困難です。 [35] 最後に、最小動圧、最大機体表面温度、およびその他の飛行中および端末の制約を満たす文献に存在する、パターン検索アルゴリズムに基づくオフラインで生成された最大 L/D 最適軌道が、性能を評価するための参照軌道として使用されます。提案されたガイダンススキームの。 [36] 次に、計算の複雑さを軽減し、制約の満足度を向上させるために、変換されたパスとターミナルの制約に取り組むための2つのペナルティ戦略が提案されています。 [37] 提案された操作では、キャプチャとデタンブルの目的は、ターミナルの制約の統一されたセットに統合されます。 [38] 2 機の航空機の空中戦の最適化問題は、垂直戦術的交戦の分析に基づいて確立され、3 つの異なる性能尺度と端末の制約が提案されています。 [39] ガイダンス戦略は、ターミナルの制約を伴う有限期間の最適制御定式化を使用して、3 次元の交戦用に設計されています。 [40] これは、目的の製品品質のための原料の変動性と末端の制約を考慮することにより、ペクチン抽出プロセスの例を通して実証されています。 [41] プロセスメカニズム、専門家の実際の経験、および過去のデータに基づいて、ゲータイト鉄沈殿システムのT-FGCNモデルが確立され、重みは、末端制約のある非線形ヘビアン学習（NHL）アルゴリズムを使用して研究されました。 [42] 空力と飛行状態に対する動圧の影響を分析することにより、経路の制約がプロファイルに組み込まれ、端末の制約が端末高度の制限に統合されます。 [43]
model predictive control モデル予測制御
Under terminal constraints, the set of states such that a model-predictive control strategy is feasible, and thus stable, is equivalent to the viable-reachable set of the controlled system. [1] The note considers optimal and model predictive controls for linear systems with strictly convex quadratic stage and terminal cost functions, and under closed polyhedral stage constraints, finitely many open spherical exclusion stage constraints, and closed polyhedral terminal constraints. [2] Specifically, the output policy is obtained by solving a model predictive control problem with a locally optimal state value as terminal constraints. [3] This paper presents a comparative study between two constraint-tightening approaches for tube-based stochastic nonlinear model predictive control (SNMPC) with and without terminal constraints. [4] The nonlinear model predictive control (NMPC) method with terminal constraints without a predefined path form is applied, which presents more flexibility for changeable decisions. [5] The guidance law is developed based on the recently developed linear gauss pseudospectral model predictive control (LGPMPC) method which is to solve the nonlinear optimal control problem with quadratic performance index and hard terminal constraints. [6] Summary Sufficient conditions for the stability of stochastic model predictive control without terminal cost and terminal constraints are derived. [7] We then use recent theory from economic model predictive control to derive terminal constraints that can be added to the problem to provide nominal recursive feasibility and a bound on closed-loop performance. [8]最終的な制約の下では、モデル予測制御戦略が実行可能であり、したがって安定しているような状態のセットは、制御されたシステムの実行可能で到達可能なセットと同等です。 [1] このメモでは、厳密に凸の2次ステージとターミナルのコスト関数を持ち、閉じた多面体ステージの制約、有限数の開いた球形の除外ステージの制約、および閉じた多面体のターミナルの制約の下で、線形システムの最適なモデル予測制御を検討します。 [2] nan [3] この論文では、端子制約の有無にかかわらず、チューブベースの確率的非線形モデル予測制御 (SNMPC) の 2 つの制約強化アプローチ間の比較研究を提示します。 [4] 事前定義されたパス形式のない端末制約を使用した非線形モデル予測制御 (NMPC) メソッドが適用され、変更可能な決定に対する柔軟性が向上します。 [5] ガイダンス法則は、最近開発された線形ガウス疑似スペクトル モデル予測制御 (LGPMPC) 法に基づいて開発されています。これは、二次性能指数とハード ターミナル制約で非線形最適制御問題を解決するためのものです。 [6] nan [7] nan [8]
optimal control problem 最適制御問題
The paper presents sufficient conditions for a strong metric subregularity (SMSr) property of the optimality mapping associated with the Pontryagin local maximum principle for a Mayer's type optimal control problem with general initial/terminal constraints for the state variable and unconstrained control. [1] This article aims at proposing a multistage linear Gauss pseudospectral method (MS-LGPM) for solving the piecewise continuous nonlinear optimal control problem (OCP) with interior-point constraints and terminal constraints. [2] We use this to prove the well-posedness of a fixed-endpoint optimal control problem defined on the space of probability measures, where along with the terminal constraints, the goal is to optimize an objective functional along the trajectory of the control system. [3] The problem is then formulated as a finite-time horizon optimal control problem with nonlinear terminal constraints. [4] To solve the nonlinear optimal control problem with process constraints and terminal constraints, Gauss pseudo-spectral method was employed to discretize the state equations and constraint equations. [5] Using the method of characteristics, for an optimal control problem with terminal constraints and free terminal time, we construct a family of extremals along a non-singular reference extremal and analyze when this family defines an embedding, i. [6]この論文は、状態変数と非制約制御の一般的な初期/終端制約を伴うメイヤー型最適制御問題のポントリャーギン局所最大原理に関連する最適性マッピングの強力なメトリック準規則性（SMSr）プロパティの十分条件を示しています。 [1] この記事は、内部点制約と終端制約を持つ区分的連続非線形最適制御問題（OCP）を解決するための多段線形ガウス疑似スペクトル法（MS-LGPM）を提案することを目的としています。 [2] これを使用して、確率測定の空間で定義された固定エンドポイント最適制御問題の適切な設定を証明します。ここで、目標は、制御システムの軌道に沿って目的汎関数を最適化することです。 [3] 次に、この問題は、非線形端末制約を伴う有限時間ホライズン最適制御問題として定式化されます。 [4] nan [5] nan [6]
Without Terminal Constraints
The paper also contains novel results for MPC without terminal constraints with positive semidefinite input/output stage costs that are of independent interest. [1] This paper presents a comparative study between two constraint-tightening approaches for tube-based stochastic nonlinear model predictive control (SNMPC) with and without terminal constraints. [2] This paper proposes a conceptual framework to blend ideas from (output) modifier adaptation and offset-free economic MPC with recent results on economic MPC without terminal constraints. [3] 18 as the main building block for the analysis of schemes without terminal constraints. [4] The results build on the notion of incremental stabilizability, strict dissipativity, and results in (economic) MPC without terminal constraints. [5]この論文には、独立した関心のある正の半確定入出力ステージコストを伴う端末制約のないMPCの新しい結果も含まれています。 [1] この論文では、端子制約の有無にかかわらず、チューブベースの確率的非線形モデル予測制御 (SNMPC) の 2 つの制約強化アプローチ間の比較研究を提示します。 [2] このペーパーでは、(出力) 修飾子の適応とオフセットのない経済的 MPC からのアイデアを、ターミナル制約のない経済的 MPC に関する最近の結果と融合するための概念的フレームワークを提案します。 [3] nan [4] nan [5]
Meeting Terminal Constraints
The objective is to determine and to apply the online reactor temperature profile that minimizes the batch period while meeting terminal constraints on the overall conversion rate and grafting efficiency. [1] The objective is to determine the online reactor temperature profile that minimizes the batch final time while meeting terminal constraints on the overall conversion rate and grafting efficiency. [2]目的は、全体的な変換率とグラフト効率に関する末端の制約を満たしながら、バッチ期間を最小限に抑えるオンライン反応器温度プロファイルを決定して適用することです。 [1] 目的は、全体的な変換率とグラフト効率に関する端末の制約を満たしながら、バッチの最終時間を最小限に抑えるオンライン反応器温度プロファイルを決定することです。 [2]
Stabilizing Terminal Constraints
To reduce the computational complexity of the optimization problem, we formulate it without stabilizing terminal constraints or terminal costs. [1] The resulting robust self-triggered MPC control law preserves stability and constraint satisfaction and also satisfies a certain specified performance requirement without requiring stabilizing terminal constraints. [2]最適化問題の計算の複雑さを軽減するために、端末の制約や端末のコストを安定させることなく、それを定式化します。 [1] nan [2]
Hard Terminal Constraints
The modeling scheme can avoid the defects of the singularity associated with Euler angles and the unwinding phenomenon associated with quaternion, and the MPSP technique features a high computational efficiency and is capable of achieving hard terminal constraints. [1] The guidance law is developed based on the recently developed linear gauss pseudospectral model predictive control (LGPMPC) method which is to solve the nonlinear optimal control problem with quadratic performance index and hard terminal constraints. [2]モデリング スキームは、オイラー角に関連する特異点と四元数に関連する巻き戻し現象の欠陥を回避できます。また、MPSP 手法は、高い計算効率を特徴とし、ハード ターミナル制約を達成することができます。 [1] ガイダンス法則は、最近開発された線形ガウス疑似スペクトル モデル予測制御 (LGPMPC) 法に基づいて開発されています。これは、二次性能指数とハード ターミナル制約で非線形最適制御問題を解決するためのものです。 [2]
Guarantee Terminal Constraints
Meanwhile, a robust two-stage guidance law is constructed to implement the geometrical rule, guarantee terminal constraints, and ensure robustness. [1] Subsequently, the second bank reversal is corrected by several trajectory simulations to guarantee terminal constraints. [2]一方、幾何学的規則を実装し、終端の制約を保証し、堅牢性を確保するために、堅牢な2段階のガイダンス法が構築されます。 [1] nan [2]
Variou Terminal Constraints
The simulation results show that the intelligent gliding guidance method can meet various terminal constraints with high accuracy and can improve the autonomous decision-making ability under complex tasks effectively. [1] Efficient energy management for the solid rocket is very important to exhaust excess energy and to meet the various terminal constraints. [2]Select Terminal Constraints 端子の制約を選択
Control-invariant sets that are robust to mode switches and disturbances are proposed to select terminal constraints and identify feasible initial states. [1] Control-invariant sets that are robust to mode switches and disturbances are proposed to select terminal constraints and identify feasible initial states. [2]モードスイッチと外乱に対してロバストな制御不変セットは、端末の制約を選択し、実行可能な初期状態を識別するために提案されています。 [1] モードスイッチと外乱に対してロバストな制御不変セットを提案して、端末の制約を選択し、実行可能な初期状態を識別します。 [2]
terminal constraints involving
Herein, motivated by problems faced by insurance firms, we consider the dynamic games of N weakly coupled linear forward stochastic systems with terminal constraints involving mean-field interactions. [1] Herein, motivated by problems faced by insurance firms, we consider the dynamic games of N weakly coupled linear forward stochastic systems with terminal constraints involving mean-field interactions. [2]ここでは、保険会社が直面する問題に動機付けられて、平均場相互作用を含む終末制約を伴うN個の弱く結合された線形前方確率システムの動的ゲームを検討します。 [1] nan [2]