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Observer-based Sampled-data Robust Model Predictive Control for Linear Parameter Varying Systems With Saturated Control Input
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PRE
AI
DOI：10.1007/s12555-024-1202-8.png)
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摘要
En 中文
本文研究了一种基于观测器的采样数据鲁棒模型预测控制（MPC）方法，用于带有界扰动的连续时间线性参数变化（LPV）系统。状态观测器系统被设计用于估计未知系统状态，且状态观测器增益被离线优化，以确保估计误差被约束在时变椭球集中。在线MPC优化通过综合离线状态观测器增益和在线反馈控制器增益，保证增广闭环系统的鲁棒稳定性。通过实际反馈控制器和辅助反馈控制器的凸组合考虑饱和非线性，降低了控制输入的保守性。鲁棒MPC优化的条件被表述为线性矩阵不等式。该鲁棒MPC优化问题具有递归可行性，并能保证连续时间LPV系统的鲁棒稳定性。
Keyword:
Linear parameter varying system
model predictive control
robust control
sampled-data control
期刊
IF:
2.9
论文数:
216
被引数:
6.5K
机构
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