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Efficient robust predictive control

机译：高效鲁棒的预测控制

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Predictive constrained control of time-varying and/or uncertain linear systems has been effected through the use of ellipsoidal invariant sets (Kothare et al., 1996). Linear matrix inequalities (LMIs) have been used to design a state-dependent state-feedback law that maintains the state vector inside invariant feasible sets. For the purposes of prediction however, at each time instant, the state feedback law is assumed constant. In addition, due to the large number of LMIs involved, online computation becomes intractable for anything other than small dimensional systems. Here we propose an approach that deploys a fixed state-feedback law but introduces extra degrees of freedom through the use of perturbations on the fixed state-feedback law. The problem is so formulated that all demanding computations can be performed offline leaving only a simple optimization problem to be solved online. Over and above the very significant reduction in computational cost, the extra degrees of freedom allow for better performance and wider applicability
机译：时变和/或不确定线性系统的预测约束控制已通过使用椭球不变集来实现（Kothare等，1996）。线性矩阵不等式（LMI）已用于设计状态相关的状态反馈定律，该定律将状态向量保持在不变的可行集中。然而，出于预测的目的，在每个时刻，状态反馈定律都假定为常数。另外，由于涉及大量的LMI，在线计算对于除小尺寸系统以外的任何其他东西都变得棘手。在这里，我们提出一种方法，该方法部署固定的状态反馈定律，但通过对固定的状态反馈定律使用扰动来引入额外的自由度。制定问题的方式使所有要求苛刻的计算都可以脱机执行，而只剩下一个简单的优化问题需要在线解决。除了显着降低计算成本外，额外的自由度还可以带来更好的性能和更广泛的适用性

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