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qLPV Predictive Control - A Benchmark Study on State Space vs Input-Output Approach ?

机译：qLPV预测控制-状态空间与输入输出方法的基准研究 ？

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摘要

This paper presents a comparison and evaluation of two approaches to Nonlinear Model Predictive Control (NMPC) via quasi-LPV modeling, by means of a benchmark problem: control of a 4 degree-of-freedom Control Moment Gyroscope (CMG). The use of quasi-LPV modeling allows us to recast the nonlinear optimization problem arising in NMPC, as a repeated quadratic program which can be solved efficiently. The difference between the two presented schemes lies in the modeling paradigm chosen to express the dynamics of the system, namely state space (SS) or input-output (IO) frameworks. In both cases, quasi-LPV models are obtained by performing a velocity-based linearization, which results in an exact representation of the nonlinear dynamics and enables offset free control. Both schemes are successfully implemented on a laboratory CMG, and the experimental results are compared and discussed. Furthermore, advantages and disadvantages of each control scheme are examined.
机译：本文通过基准问题介绍了两种通过准LPV建模进行非线性模型预测控制（NMPC）的方法的比较和评估：4自由度控制力矩陀螺仪（CMG）的控制。准LPV建模的使用使我们可以重现NMPC中出现的非线性优化问题，作为可以有效解决的重复二次程序。所提出的两种方案之间的差异在于建模范式的选择是为了表达系统的动态性，即状态空间（SS）或输入输出（IO）框架。在这两种情况下，都可以通过执行基于速度的线性化来获得准LPV模型，从而可以精确表示非线性动力学并实现无偏移控制。两种方案均已在实验室CMG上成功实施，并对实验结果进行了比较和讨论。此外，检查了每种控制方案的优缺点。

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