Abstract-We presenterar en robust policy för dubbelstyrning av MPC (RDC-MPC) med garanterad begränsningstillfredsställelse för samtidig identifiering av slutet kretslopp och reglering av statiska och ingående linjära system som är föremål för parametrisk och additiv osäkerhet. Det osäkra systemet är modellerat som en polytopisk linjär skillnad integration (pLDI) för vilken en maximal robust kontroll invariant (RCI) uppsättning beräknas. Välja en kontroll från tillhörande robust tillåten indata (RAI) ställa garantier begränsning tillfredsställelse för alla plDI-genomföranden, och därmed garanterar begränsning tillfredsställelse under identifieringen övergående när MPC förutsägelsemodellen är osäker. MPC-problemet läggs sedan fram som att välja en kontroll från RAI-uppsättningen som optimerar det dubbla målet att identifiera de okända systemparametrarna och reglera det faktiska systemet, där avvägningen mellan de två målen justeras baserat på det identifierade systemets förutsägelsefel. Numeriska exempel illustrerar det föreslagna systemets effektivitet och prestanda, samtidigt som det garanterar robust begränsningstillfredsställelse.
I REF föreslogs en robust metod med dubbelkontroll för att garantera begränsad tillfredsställelse under samtidig (åter)identifiering och kontroll av ett osäkert system.
Robust dual control MPC with guaranteed constraint satisfaction
{'venue': '53rd IEEE Conference on Decision and Control', 'journal': '53rd IEEE Conference on Decision and Control', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}