Preference-driven parameter tuning of model predictive controllers
Model Predictive Control (MPC) has become a cornerstone in numerous applications, ranging from industrial processes to autonomous systems. However, a key challenge lies in the development of a generalized and proceduralized method for implementing MPC strategies across diverse scenarios. Traditional...
محفوظ في:
المؤلف الرئيسي: | Xu, Zekai |
---|---|
مؤلفون آخرون: | Ling Keck Voon |
التنسيق: | Thesis-Master by Coursework |
اللغة: | English |
منشور في: |
Nanyang Technological University
2024
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/173682 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
Automated tuning of nonlinear model predictive controller by reinforcement learning
بواسطة: Mehndiratta, Mohit, وآخرون
منشور في: (2020) -
Can deep models help a robot to tune its controller? : A step closer to self-tuning model predictive controllers
بواسطة: Mehndiratta, Mohit, وآخرون
منشور في: (2022) -
Automatic tuning of predictive control for motion control applications
بواسطة: Lee, Wing Foon.
منشور في: (2008) -
Data driven algorithms to tune physical layer parameters of an underwater communication link
بواسطة: Shankar, S., وآخرون
منشور في: (2014) -
Data-driven adaptive control for laser-based additive manufacturing with automatic controller tuning
بواسطة: Chen, Lequn, وآخرون
منشور في: (2021)