Improved model prediction and RMPC design for LPV systems with bounded parameter changes
Improved model prediction and RMPC design for LPV systems with bounded parameter changes
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改进了具有有限参数变化的 LPV 系统的模型预测和 RMPC 设计
DOI：
10.1016/j.automatica.2013.09.024
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发表时间：
2013
期刊：
影响因子：
6.4
通讯作者：
Zhang Jun
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Zheng Pengyuan;Li Dewei;Xi Yugeng;Zhang Jun
研究了具有有界参数变化的线性变参数系统的未来模型预测和鲁棒模型预测控制设计。通过发展变化参数的紧界估计，我们构造了一个集值映射作为未来模型的预测族。这种构造获得了准确的估计，从而减少了保守性。基于模型预测，我们使用参数相关反馈来设计RMPC，该RMPC在保证鲁棒性和稳定性的情况下实现了增强的性能。
This paper studies the future model prediction and robust model predictive control (RMPC) design for linear parameter varying systems with bounded parameter changes. By developing tight bound estimations for varying parameters, we construct a set-valued map as the predicted family of future models. This construction attains accurate estimations and thus reduces conservativeness. Based on model predictions, we use a parameter-dependent feedback to design RMPC that achieves an enhanced performance with guaranteed robust and stability properties.