Abstract-In robust modell prediktiv kontroll (MPC), modellering fel och störningar antas vara okända men begränsade mängder och prestandaindex minimeras med avseende på det värsta fallet förverkligande av osäkerhet (min-max metod). Istället, i stokastisk MPC antas att den underliggande osäkerheten är en slumpmässig vektor efter viss sannolikhetsfördelning. Sannolikheten kan dock inte alltid beräknas på ett korrekt sätt från tillgängliga data, och den förblir inte heller konstant i tid. Med hjälp av teorin om riskåtgärder, som har sitt ursprung inom området stokastisk finansiering, försöker vi överskrida begränsningarna av robust och stokastisk optimal kontroll genom att föreslå en enhetlig ram som sträcker sig och innehåller både som specialfall. Vi föreslår risk-averse formuleringar där den totala kostnaden för MPC-problemet uttrycks som en inbäddad sammansättning av villkorade riskkartläggningar. Vi fokuserar på begränsade ickelinjära Markovian switchsystem och drar paralleller mellan dynamisk programmering och systemteoretiska egenskaper för att härleda lyapunovtype risk-averse stabilitetsförhållanden. Sist, vi kastar den resulterande risk-averse optimal kontroll problem som en andra ordning kon program som kan lösas effektivt.
I REF tillhandahåller författarna en syntesmetod för riskaverse MPC-styrenheter för begränsade ickelinjära Markovian switching system.
Risk-averse model predictive control
{'venue': 'Automatica, vol. 100, pp. 281-288, Feb 2019', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}