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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2008.10
- 수록면
- 1,384 - 1,389 (6page)
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In this paper, a generalized predictive control (GPC) is represented over state space and then is shown to be separated into the receding horizon control (RHC) and the steady-state Kalman filter. By utilizing only the information on the recent finite inputs and outputs, we propose a new finite memory GPC (FMGPC) that consists of the RHC and a finite impulse response (FIR) filter. The proposed FMGPC will be compared with a conventional GPC for an input-output (I/O) model and the existing receding horizon finite memory control (RHFMC) for a state space model.
목차
Abstract
1. INTRODUCTION
2. INPUT-OUTPUT MODEL-BASED GENERALIZED PREDICTIVE CONTROL
3. STATE SPACE MODEL-BASED GENERALIZED PREDICTIVE CONTROL
4. FINITE MEMORY GENERALIZED PREDICTIVE CONTROL
5. NUMERICAL EXAMPLE
6. CONCLUSION
REFERENCES
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