ADMM for MPC with state and input constraints, and input nonlinearity
In this paper we propose an Alternating Direction Method of Multipliers (ADMM) algorithm for solving a Model Predictive Control (MPC) optimization problem, in which the system has state and input constraints and a nonlinear input map. The resulting optimization is nonconvex, and we provide a proof o...
প্রধান লেখক: | East, S, Cannon, M |
---|---|
বিন্যাস: | Conference item |
প্রকাশিত: |
Institute of Electrical and Electronics Engineers
2018
|
অনুরূপ উপাদানগুলি
অনুরূপ উপাদানগুলি
-
An ADMM algorithm for MPC-based energy management in hybrid electric vehicles with nonlinear losses
অনুযায়ী: East, S, অন্যান্য
প্রকাশিত: (2019) -
MPC on state space models with stochastic input map
অনুযায়ী: Couchman, P, অন্যান্য
প্রকাশিত: (2006) -
Banded null basis and ADMM for embedded MPC
অনুযায়ী: Dang, Thuy V, অন্যান্য
প্রকাশিত: (2018) -
An analysis of hot‐started ADMM for linear MPC
অনুযায়ী: Mitsuru Toyoda, অন্যান্য
প্রকাশিত: (2021-10-01) -
MPC in systems with continuous and discrete control inputs
অনুযায়ী: Olav Slupphaug, অন্যান্য
প্রকাশিত: (1998-10-01)