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Artículo
Computationally Efficient Sphere Decoding Algorithm Based on Artificial Neural Networks for Long-Horizon FCS-MPC
dc.creator | Zafra Ratia, Eduardo | es |
dc.creator | Granado Romero, Joaquín | es |
dc.creator | Baena Lecuyer, Vicente | es |
dc.creator | Vázquez Pérez, Sergio | es |
dc.creator | Márquez Alcaide, Abraham | es |
dc.creator | León Galván, José Ignacio | es |
dc.creator | García Franquelo, Leopoldo | es |
dc.date.accessioned | 2024-08-14T08:39:46Z | |
dc.date.available | 2024-08-14T08:39:46Z | |
dc.date.issued | 2024-01 | |
dc.identifier.citation | Zafra, E., Granado, J., Baena Lecuyer, V., Vázquez, S., Alcaide, A.M., León, J.I. y Franquelo, L.G. (2024). Computationally Efficient Sphere Decoding Algorithm Based on Artificial Neural Networks for Long-Horizon FCS-MPC. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 71 (1), 39-48. https://doi.org/10.1109/TIE.2023.3243301. | |
dc.identifier.issn | 0278-0046 | es |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/11441/161968 | |
dc.description.abstract | Successful application of finite control set model predictive control (FCS-MPC) strategies with long prediction horizon depends on the careful design of the optimization algorithm. The conventional method involves transforming the problem to an equivalent box-constrained integer least-squares (BILS) formulation that can be solved with branch-and-bound techniques such as the sphere decoding algorithm (SDA). In this work, it is proposed to define an artificial neural network (ANN) to replace the SDA, avoiding its inherent computational variability. Similarly to practical applications of the SDA, the ANN finds an approximate solution of the underlying optimization problem. In contrast, the main benefit of the proposed approach is that it can be implemented in a low-cost microprocessing platform, greatly improving the performance in terms of resources in comparison with other advanced techniques roposed in the literature. | es |
dc.format | application/pdf | es |
dc.format.extent | 10 p. | es |
dc.language.iso | eng | es |
dc.publisher | IEEE | es |
dc.relation.ispartof | IEEE Transactions on Industrial Electronics, 71 (1), 39-48. | |
dc.subject | Neural network applications | es |
dc.subject | Predictive control | es |
dc.subject | DC-AC power conversion | es |
dc.title | Computationally Efficient Sphere Decoding Algorithm Based on Artificial Neural Networks for Long-Horizon FCS-MPC | es |
dc.type | info:eu-repo/semantics/article | es |
dc.type.version | info:eu-repo/semantics/acceptedVersion | es |
dc.rights.accessRights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es |
dc.contributor.affiliation | Universidad de Sevilla. Departamento de Ingeniería Electrónica | es |
dc.relation.projectID | PID2020-115561RB-C31 | es |
dc.relation.projectID | TED2021-130613B-I00 | es |
dc.relation.publisherversion | https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=10043796 | es |
dc.identifier.doi | 10.1109/TIE.2023.3243301 | es |
dc.contributor.group | Universidad de Sevilla. TIC109: Tecnología Electrónica | es |
dc.contributor.group | Universidad de Sevilla. TIC192: Ingeniería Electrónica. | es |
idus.validador.nota | He puesto en la primera página el copyright del IEEE y la referencia completa del artículo junto con su DOI. La versión que subo no es la publicada, sino la aceptada. Creo que con esto cumplo con la política de Copyright del artículo. - Correcto ESI-CAJ | es |
dc.journaltitle | IEEE Transactions on Industrial Electronics | es |
dc.publication.volumen | 71 | es |
dc.publication.issue | 1 | es |
dc.publication.initialPage | 39 | es |
dc.publication.endPage | 48 | es |
dc.contributor.funder | Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades (MICINN). España | es |
dc.contributor.funder | European Union NextGenerationEU | es |
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Neural_Network_Long_Prediction ... | 6.235Mb | ![]() | Ver/ | Artículo |
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