Piece‐wise ellipsoidal set‐based model predictive control of linear parameter varying systems with application to a tower crane

模型预测控制 序列(生物学) 转化(遗传学) 数学 控制理论(社会学) 模型转换 张量积 椭球体 顶点(图论) 集合(抽象数据类型) 非线性系统 张量(固有定义) 功能(生物学) 数学优化 计算机科学 控制(管理) 人工智能 离散数学 天文 基因 一致性(知识库) 遗传学 纯数学 程序设计语言 化学 生物化学 量子力学 进化生物学 生物 图形 物理
作者
Šandor Ileš,Jadranko Matuško,Mircea Lazar
出处
期刊:Asian Journal of Control [Wiley]
卷期号:23 (3): 1324-1339 被引量:15
标识
DOI:10.1002/asjc.2515
摘要

Abstract In this paper, a model predictive control algorithm for polytopic linear parameter varying (LPV) systems is proposed, which is based on an offline calculated sequence of robust one‐step controllable sets. At each sampling instant, a finite‐time optimal control problem is solved subject to a stabilizing constraint on the first state to ensure stability and recursive feasibility guarantees independent of the length of the prediction horizon and the cost function. An algorithm is proposed to compute a sequence of piece‐wise ellipsoidal one‐step controllable sets. The systematic application of the developed algorithm is possible via tensor product model transformation to a class of nonlinear systems. The size and shape of each set depend on the vertices of the polytopic LPV system and influences the control performance. By using the tensor product model transformation, different vertex representations can be obtained automatically. Furthermore, a trade‐off between model complexity and accuracy can be chosen, and the computational effort of the set calculation can be influenced. The developed method is applied to a tower crane system. The tower crane is modeled in a cascaded form with three separate subsystems. The couplings between the subsystems are treated as varying parameters. Each subsystem of the crane is transformed into a polytopic LPV system using the tensor product model transformation. By discarding the nonzero singular values, the complexity of the polytopic LPV model is reduced in terms of the number of vertices.
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