鲁棒Koopman模型预测控制的正式综合：AC-DC电力转换案例研究
Formal Synthesis of Robust Koopman-Model Predictive Control: A Case Study in AC-DC Power Conversion
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本文提出鲁棒Koopman模型预测控制（RK-MPC）的正式综合方法，结合信号时序逻辑构建优化问题并证明闭环性能，通过AC-DC转换器设计验证其有效性。
中文摘要 AI 辅助
本文提出了一种鲁棒Koopman模型预测控制（RK-MPC）的正式综合方法，这是一种针对非线性动力学系统正式综合的新型数据驱动方法。我们通过纳入信号时序逻辑描述的规范，为RK-MPC构建了一个新颖的优化问题，并证明了其闭环性能。通过将所提出的RK-MPC应用于AC-DC电力转换器的可靠设计，评估了其有效性。
英文摘要
This letter proposes a formal synthesis of Robust Koopman-Model Predictive Control (RK-MPC), a novel data-driven approach to formal synthesis of systems with nonlinear dynamics. We formulate a novel optimization problem for RK-MPC by incorporating specifications described by Signal Temporal Logic and prove its closed-loop performance. Effectiveness of the proposed RK-MPC is evaluated by applying it to the reliable design of an AC-DC power converter.
发表机构
- Kyoto University（京都大学）
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