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Gain-Scheduled MPC Design for Nonlinear Systems with Input Constraints∗∗The work has been supported by the Slovak Scientific Grant Agency VEGA, Grant No. 1/1241/12.

控制理论(社会学) 非线性系统 仿射变换 模型预测控制 二次方程 理论(学习稳定性) 控制器(灌溉) 数学优化 计算机科学 数学 控制(管理) 物理 几何学 量子力学 人工智能 机器学习 纯数学 农学 生物
作者
Adrian Ilka,Vojtech Veselý
出处
期刊:IFAC-PapersOnLine [Elsevier]
标识
DOI:10.1016/j.ifacol.2015.09.307
摘要

A novel methodology is proposed for discrete model predictive gain-scheduled controller design for nonlinear systems with input(hard)/output(soft) constraints for finite and infinite prediction horizons. The proposed design procedure is based on the linear parameter-varying (LPV) paradigm, affine parameter-dependent quadratic stability and on the notion of the parameter-varying guaranteed cost. The obtained design procedure is in the form of BMI. Numerical examples show the benefit of the proposed approach.
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