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基于非线性稀疏变分贝叶斯学习的模型预测控制及其在 PEMFC 温度控制中的应用
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了基于样本的LMPC控制器，适用于受到有界添加干扰的约束不确定线性系统。通过设计安全集和价值函数，保证安全性和性能改进，并使用有噪声的历史数据来近似这些量。数值实例证明了该方法的有效性。证明了该控制器能够安全地探索状态空间，迭代地改进最坏情况下闭环性能，同时稳健地满足状态和输入约束。
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关键要点
- 提出了基于样本的LMPC控制器，适用于有界添加干扰的约束不确定线性系统。
- 设计了安全集与价值函数，以保证安全性和性能改进。
- 展示了如何使用有噪声的历史数据来近似安全集和价值函数。
- 数值实例证明了所提出方法的有效性。
- 证明了LMPC能够安全探索状态空间，迭代改进闭环性能，稳健满足状态和输入约束。
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