Título :	Nonlinear Model Predictive Control : Theory and Algorithms
Tipo de documento:	documento electrónico
Autores:	Grüne, Lars, Autor ; Pannek, Jürgen, Autor
Mención de edición:	2 ed.
Editorial:	[s.l.] : Springer
Fecha de publicación:	2017
Número de páginas:	XIV, 456 p. 80 ilustraciones, 22 ilustraciones en color.
ISBN/ISSN/DL:	978-3-319-46024-6
Nota general:	Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave:	Ingeniería de control  teoría del sistema  Teoría del control  Química  Técnica  Ingeniería automotriz  Teoría de sistemas y control  Teoría de Sistemas  Control  Química Industrial
Índice Dewey:	6.298.312
Resumen:	Este libro ofrece a los lectores una introducción completa y rigurosa al control predictivo de modelos no lineales (NMPC) para sistemas de tiempo discreto y de datos muestreados. Se detallan los esquemas de NMPC con y sin restricciones de terminal estabilizadora, y ejemplos intuitivos ilustran el rendimiento de diferentes variantes de NMPC. NMPC se interpreta como una aproximación del control óptimo de horizonte infinito, de modo que propiedades importantes como la estabilidad de bucle cerrado, la optimización inversa y la subóptima se pueden derivar de manera uniforme. Estos resultados se complementan con discusiones sobre viabilidad y solidez. Una introducción a los algoritmos de control óptimo no lineal proporciona información esencial sobre cómo funciona la rutina de optimización no lineal (el núcleo de cualquier controlador predictivo de modelo no lineal). El software adjunto en MATLAB® y C++ (descargable desde extras.springer.com/), junto con un apéndice explicativo en el propio libro, permite a los lectores realizar experimentos informáticos que exploran las posibilidades y limitaciones de NMPC. Este libro (segunda edición) ha sido sustancialmente reescrito, editado y actualizado para reflejar los avances significativos que se han logrado desde la publicación de su predecesor, incluyendo: Ѐ" un nuevo capítulo sobre NMPC económico que relaja el supuesto de que el costo de funcionamiento penaliza al distancia a un equilibrio predefinido: un nuevo capítulo sobre NMPC distribuido que analiza métodos que facilitan el control de sistemas a gran escala dividiendo la optimización en subproblemas más pequeños; Ѐ" una discusión ampliada sobre la estabilidad y el rendimiento usando actualizaciones aproximadas en lugar de optimización completa; Ѐ" reemplazo de la condición fundamental suficiente para la estabilidad sin estabilizar las condiciones terminales con una alternativa más débil e inclusión de una prueba alternativa y mucho más simple en el análisis; y Ѐ" variaciones y extensiones adicionales en respuesta a sugerencias de los lectores de la primera edición. Aunque está dirigido principalmente a investigadores académicos y profesionales que trabajan en control y optimización, el texto es autónomo y presenta material de referencia sobre control óptimo de horizonte infinito y Teoría de estabilidad de Lyapunov que también la hace accesible para estudiantes de posgrado en ingeniería de control y matemáticas aplicadas.
Nota de contenido:	Introduction -- Discrete-Time and Sampled-Data Systems -- Nonlinear Model Predictive Control -- Infinite-Horizon Optimal Control -- Stability and Suboptimality Using Stabilizing Constraints -- Stability and Suboptimality Without Stabilizing Constraints -- Feasibility and Robustness -- Economic Nonlinear Model Predictive Control -- Distributed Nonlinear Model Predictive Control -- Variants and Extensions -- Numerical Discretization -- Numerical Optimal Control of Nonlinear Systems -- Appendix: NMPC Software Supporting This Book.
En línea:	https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
Link:	https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i

Nonlinear Model Predictive Control : Theory and Algorithms [documento electrónico] / Grüne, Lars, Autor ; Pannek, Jürgen, Autor  . -  2 ed.  . - [s.l.] : Springer, 2017 . - XIV, 456 p. 80 ilustraciones, 22 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-319-46024-6
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.

Palabras clave:	Ingeniería de control  teoría del sistema  Teoría del control  Química  Técnica  Ingeniería automotriz  Teoría de sistemas y control  Teoría de Sistemas  Control  Química Industrial
Índice Dewey:	6.298.312
Resumen:	Este libro ofrece a los lectores una introducción completa y rigurosa al control predictivo de modelos no lineales (NMPC) para sistemas de tiempo discreto y de datos muestreados. Se detallan los esquemas de NMPC con y sin restricciones de terminal estabilizadora, y ejemplos intuitivos ilustran el rendimiento de diferentes variantes de NMPC. NMPC se interpreta como una aproximación del control óptimo de horizonte infinito, de modo que propiedades importantes como la estabilidad de bucle cerrado, la optimización inversa y la subóptima se pueden derivar de manera uniforme. Estos resultados se complementan con discusiones sobre viabilidad y solidez. Una introducción a los algoritmos de control óptimo no lineal proporciona información esencial sobre cómo funciona la rutina de optimización no lineal (el núcleo de cualquier controlador predictivo de modelo no lineal). El software adjunto en MATLAB® y C++ (descargable desde extras.springer.com/), junto con un apéndice explicativo en el propio libro, permite a los lectores realizar experimentos informáticos que exploran las posibilidades y limitaciones de NMPC. Este libro (segunda edición) ha sido sustancialmente reescrito, editado y actualizado para reflejar los avances significativos que se han logrado desde la publicación de su predecesor, incluyendo: Ѐ" un nuevo capítulo sobre NMPC económico que relaja el supuesto de que el costo de funcionamiento penaliza al distancia a un equilibrio predefinido: un nuevo capítulo sobre NMPC distribuido que analiza métodos que facilitan el control de sistemas a gran escala dividiendo la optimización en subproblemas más pequeños; Ѐ" una discusión ampliada sobre la estabilidad y el rendimiento usando actualizaciones aproximadas en lugar de optimización completa; Ѐ" reemplazo de la condición fundamental suficiente para la estabilidad sin estabilizar las condiciones terminales con una alternativa más débil e inclusión de una prueba alternativa y mucho más simple en el análisis; y Ѐ" variaciones y extensiones adicionales en respuesta a sugerencias de los lectores de la primera edición. Aunque está dirigido principalmente a investigadores académicos y profesionales que trabajan en control y optimización, el texto es autónomo y presenta material de referencia sobre control óptimo de horizonte infinito y Teoría de estabilidad de Lyapunov que también la hace accesible para estudiantes de posgrado en ingeniería de control y matemáticas aplicadas.
Nota de contenido:	Introduction -- Discrete-Time and Sampled-Data Systems -- Nonlinear Model Predictive Control -- Infinite-Horizon Optimal Control -- Stability and Suboptimality Using Stabilizing Constraints -- Stability and Suboptimality Without Stabilizing Constraints -- Feasibility and Robustness -- Economic Nonlinear Model Predictive Control -- Distributed Nonlinear Model Predictive Control -- Variants and Extensions -- Numerical Discretization -- Numerical Optimal Control of Nonlinear Systems -- Appendix: NMPC Software Supporting This Book.
En línea:	https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
Link:	https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i