Efficient constrained model predictive control with asymptotic optimality

Cannon M.; Kouvaritakis B.

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Efficient constrained model predictive control with asymptotic optimality

机译：渐近最优的有效约束模型预测控制

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A computationally inexpensive model predictive control strategy for constrained linear systems is presented. We describe an efficiently computed suboptimal control law which is exponentially stabilizing in the presence of constraints and which converges asymptotically to the conditions for constrained optimality with respect to the receding horizon optimization. The free parameters in input predictions are adapted online on the basis of the gradient of the predicted performance index and the boundary of the admissible set for an autonomous prediction system. A differential description of the admissible set boundary enables efficient detection of active constraints. The approach is illustrated via simulation examples. [References: 23]

机译：提出了一种用于约束线性系统的廉价计算模型预测控制策略。我们描述了一个有效计算的次优控制定律，该定律在存在约束的情况下呈指数稳定，并且渐近收敛到相对于后退地平线优化的约束最优性条件。输入预测中的自由参数根据预测性能指标的斜率和自治预测系统的可允许集合的边界进行在线调整。容许集合边界的差异描述使得能够有效地检测活动约束。通过仿真示例说明了该方法。 [参考：23]

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来源
《SIAM Journal on Control and Optimization》 |2002年第1期|共23页
作者
Cannon M.; Kouvaritakis B.;
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原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类应用数学;
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