PythonとCasADiで学ぶモデル予測制御 | 誠品線上

PythonとCasADiで学ぶモデル予測制御

內容簡介

內容簡介 制御技術の未来を拓く、モデル予測制御(MPC)マスターへの第一歩!MPCの理論的な背景と数理的なアプローチをわかりやすく解説し、実際のプログラミング例を多数掲載。CasADiは最適制御を行うためのオープンソースソフトウェアとして、MPCにおいて大変すぐれたツールです。CasADiのPython版サンプルコードを提供するので、実践しながら学べます!【目次】第1章 制御とは1.1 制御の具体例1.2 制御工学の基本概念1.3 代表的な制御手法1.4 補足事項第2章 モデル予測制御(MPC)とは2.1 MPCの直感的イメージ2.2 MPCにおける有限ホライズン最適制御問題の定式化2.3 MPCの特徴2.4 補足事項第3章 CasADi入門3.1 導入3.2 環境構築3.3 シンボリックの基本3.4 数理最適化3.5 シンボリックの操作3.6 関数オブジェクト3.7 常微分方程式ソルバー第4章 離散時間のモデル予測制御4.1 生物個体数管理の制御問題4.2 ロトカ・ヴォルテラのモデルの状態方程式4.3 ロトカ・ヴォルテラのモデルの評価関数4.4 MPCにおける最適化問題の定式化4.5 MPC実装の流れ4.6 MPC実装の詳細第5章 連続時間のモデル予測制御5.1 倒立振子モデル5.2 倒立振子の評価関数5.3 有限次元パラメータ近似5.4 パラメータの設定5.5 MPC実装の流れ5.6 MPC実装の詳細第6章 モデル予測制御の実装に向けて6.1 時間離散化と最適化の順番6.2 直接的アプローチによる連続時間最適制御問題の有限次元パラメータ近似6.3 離散時間最適制御問題の構造と変数消去6.4 オンライン最適化第7章 CasADiにおける最適化ソルバーの比較7.1 さまざまなソルバー7.2 ソルバーの選定の必要性7.3 QPソルバーの比較7.4 NLPソルバーの比較第8章 状態推定問題と移動ホライズン推定8.1 導入8.2 状態推定問題8.3 移動ホライズン推定(MHE)とは8.4 MHEによる状態推定の実装例8.5 MHEを用いたMPC第9章 より発展的な話題と将来の展望付録A 最適化・数値計算の補足付録B CasADi中級 モデル予測制御(MPC)の基本から実用までを解説。最適制御ソフトCasADiとPythonで動かしながら実践的に学べる。

作者介紹

作者介紹 深津卓弥株式会社Proxima Technology代表取締役、兼リサーチャー エンジニア菱沼徹株式会社Proxima Technologyリサーチャー エンジニア荒牧大輔株式会社Proxima Technologyリサーチャー エンジニア

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