Neural-network-based model predictive control for consensus of nonlinear systems

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Floriano, Bruno Rodolfo de Oliveira
Data de Publicação: 2023
Tipo de documento: Tese
Idioma: eng
Título da fonte: Repositório Institucional da UnB
Texto Completo: http://repositorio2.unb.br/jspui/handle/10482/48357
Resumo: Tese (doutorado) — Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2023.
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spelling Neural-network-based model predictive control for consensus of nonlinear systemsControle preditivo baseado em redes neurais para consenso de sistemas não-linearesModelo de controle preditivoRedes neurais (Computação)Controle de consensoSistemas multiagentesTese (doutorado) — Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2023.Este trabalho aborda, através do método de controle preditivo, o problema de consenso para sistemas multiagentes não lineares a tempo discreto sujeitos a topologias de comunicação chaveadas. Para sistemas multiagentes não lineares que seguem uma lei de chaveamento aleatório, não há soluções baseadas em controle preditivo que resultam em uma otimização confiável em tempo real. Nós propomos um novo algoritmo baseado em redes neurais que reduz os efeitos das deficiências de comunicação, causados pelo chaveamento Markoviano, aproximando e minimizando, em tempo real, a função de custo do controle preditivo. A conveniência do método proposto é certificada em simulações para diferentes cenários e aplicações. Finalmente, os passos futuros da atual pesquisa são detalhados.Fundação Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES).This work addresses, through a model predictive control (MPC) approach, the consensus problem for discrete-time nonlinear multi-agent systems subjected to switching communication topologies. For systems following a random switching law, there is not any MPC solution that results in a reliable optimization in real-time. We propose a new neural-network-based algorithm that reduces the effects of communication deficiencies, caused by Markovian switching, by approximating and minimizing, in real-time, the MPC’s cost function. The convenience of the proposed method is certified in simulations for different applications and scenarios. Finally, the future steps of the current research are detailed.Faculdade de Tecnologia (FT)Departamento de Engenharia Elétrica (FT ENE)Programa de Pós-Graduação em Engenharia ElétricaFerreira, Henrique CezarIshihara, João YoshiyukiFloriano, Bruno Rodolfo de Oliveira2024-06-20T17:57:57Z2024-06-20T17:57:57Z2024-06-202023-12-15info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdfFLORIANO, Bruno Rodolfo de Oliveira. Neural-network-based model predictive control for consensus of nonlinear systems. 2023. 90 f., il. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) — Universidade de Brasília, Brasília, 2023.http://repositorio2.unb.br/jspui/handle/10482/48357engA concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.bce.unb.br, www.ibict.br, http://hercules.vtls.com/cgi-bin/ndltd/chameleon?lng=pt&skin=ndltd sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data.info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UnBinstname:Universidade de Brasília (UnB)instacron:UNB2024-06-20T17:57:57Zoai:repositorio.unb.br:10482/48357Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.unb.br/oai/requestrepositorio@unb.bropendoar:2024-06-20T17:57:57Repositório Institucional da UnB - Universidade de Brasília (UnB)false
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