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Robust model predictive control for constrained continuous-time nonlinear systems

机译：受约束连续时间非线性系统的鲁棒模型预测控制

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In this paper, a robust model predictive control (MPC) is designed for a class of constrained continuous-time nonlinear systems with bounded additive disturbances. The robust MPC consists of a nonlinear feedback control and a continuous-time model-based dual-mode MPC. The nonlinear feedback control guarantees the actual trajectory being contained in a tube centred at the nominal trajectory. The dual-mode MPC is designed to ensure asymptotic convergence of the nominal trajectory to zero. This paper extends current results on discrete-time model-based tube MPC and linear system model-based tube MPC to continuous-time nonlinear model-based tube MPC. The feasibility and robustness of the proposed robust MPC have been demonstrated by theoretical analysis and applications to a cart-damper springer system and a one-link robot manipulator.
机译：在本文中，设计了一种坚固的模型预测控制（MPC），用于一类具有有界添加剂干扰的受约束的连续时间非线性系统。 强大的MPC包括非线性反馈控制和基于连续模型的双模MPC。 非线性反馈控制保证了以标称轨迹为中心的管中包含的实际轨迹。 双模MPC旨在确保标称轨迹的渐近收敛为零。 本文扩展了基于离散时间模型的管MPC和基于线性系统模型的管MPC的电流结果，到了连续的基于非线性模型的管MPC。 通过理论分析和应用对推车阻尼器弹簧系统和一连续机器人操纵器来证明所提出的强大MPC的可行性和稳健性。

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