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Robust dynamic programming for min-max model predictive control of constrained uncertain systems

机译:约束不确定系统的最小-最大模型预测控制的鲁棒动态规划

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摘要

We address min-max model predictive control (MPC) for uncertain discrete-time systems by a robust dynamic programming approach, and develop an algorithm that is suitable for linearly constrained polytopic systems with piecewise affine cost functions. The method uses polyhedral representations of the cost-to-go functions and feasible sets, and performs multiparametric programming by a duality based approach in each recursion step. We show how to apply the method to robust MPC, and give conditions guaranteeing closed loop stability. Finally, we apply the method to a tutorial example, a parking car with uncertain mass.
机译:我们通过鲁棒的动态规划方法解决了不确定离散时间系统的最小-最大模型预测控制(MPC),并开发了适用于具有分段仿射成本函数的线性约束多主题系统的算法。该方法使用成本函数和可行集的多面体表示,并在每个递归步骤中通过基于对偶的方法执行多参数编程。我们展示了如何将该方法应用于鲁棒的MPC,并给出了保证闭环稳定性的条件。最后,我们将该方法应用于一个教学示例,即质量不确定的停车场。

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