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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2009.5
- 수록면
- 167 - 172 (6page)
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This paper explores an application of support vector regression (SVR) to model predictive control (MPC). SVR is employed to identify a dynamic system from input-output data, and the identified model is used for predicting the future states in the MPC framework. In order to deal with time-dependent perturbations, an online adaptation algorithm is proposed for compensating the error between the actual dynamics and identified model. The convergence property of the adaptation rule is discussed using discrete-time Lyapunov stability analysis. Finally, the proposed approach is applied to identification and flight control of a fixed-wing unmanned aircraft.
목차
ABSTRACT
INTRODUCTION
SUPPORT VECTOR REGRESSION
SVR-BASED ADAPTIVE IDENTIFICATION
MODEL PREDICTIVE CONTROL
SIMULATION RESULTS
CONCLUSIONS
REFERENCES
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