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Nonlinear model predictive control based on constraint transformation

机译：基于约束变换的非线性模型预测控制

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The paper presents a constraint transformation approach for nonlinear model predictive control (MPC) subject to a class of state and control constraints. The approach uses a two-stage transformation technique to incorporate the constraints into a new unconstrained MPC formulation with new variables. As part of the stability analysis, the relationship of the new unconstrained MPC scheme to an interior penalty formulation in the original variables is discussed. The approach is combined with an unconstrained gradient method that allows for computing the single MPC iterations in a real-time manner. The applicability of the approach, for example, to fast mechatronic systems, is demonstrated by numerical as well as experimental results. Copyright (c) 2015 John Wiley & Sons, Ltd.
机译：本文提出了一种基于状态和控制约束的非线性模型预测控制（MPC）的约束转换方法。该方法使用两阶段转换技术将约束合并到具有新变量的新无约束MPC公式中。作为稳定性分析的一部分，讨论了新的无约束MPC方案与原始变量中内部惩罚公式的关系。该方法与无约束梯度方法相结合，该方法允许以实时方式计算单个MPC迭代。数值和实验结果证明了该方法在快速机电系统中的适用性。版权所有（c）2015 John Wiley＆Sons，Ltd.

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