Robust nonlinear model predictive control algorithm based on reduced precision solution criteria

机译：基于简化精度准则的鲁棒非线性模型预测控制算法

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This paper discusses the robustness of nonlinear model predictive control (NMPC) based on sub-optimal solution obtained under reduced precision solution (RPS) criteria. NMPC needs to solve the optimal control problem (OCP) quickly and the input is injected to the controlled plant in time. Traditional convergence criteria in optimization algorithms usually cost excessive long computation time with little improvement of solution, which results in degradation of control performance eventually. RPS criteria are new convergence criteria for deciding whether the current iterate is good enough and whether the optimization procedure should be terminated. It can terminate the optimization process timely. This work pays special attention to robustness of the closed-loop system controlled by NMPC with RPS criteria when model plant mismatch exists. Simulations demonstrate that the proposed algorithm owns good robustness and stability.

机译：本文讨论了基于降低精度解（RPS）准则下获得的次优解的非线性模型预测控制（NMPC）的鲁棒性。 NMPC需要快速解决最佳控制问题（OCP），并将输入及时注入受控工厂。优化算法中的传统收敛准则通常会花费过多的计算时间，而解决方案的改进却很少，这最终会导致控制性能下降。 RPS准则是用于确定当前迭代是否足够好以及是否应终止优化过程的新收敛准则。它可以及时终止优化过程。当存在模型工厂不匹配时，这项工作特别注意由NMPC控制的具有RPS标准的闭环系统的鲁棒性。仿真表明，该算法具有良好的鲁棒性和稳定性。

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来源
《World Congress on Intelligent Control and Automation;WCICA 2012》|2012年|p.2033- 2038|共6页
会议地点 Beijing(CN);Beijing(CN)
作者
Wan, Jiaona; Zhang, Tiejun; Wang, Kexin; Fang, Xueyi; Shao, Zhijiang;
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作者单位

Research Institute of Highway Ministry of Transport Beijing 100088 China;

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