I detta dokument presenterar vi ett ramverk för riskaverse modell prediktiv kontroll (MPC) av linjära system som påverkas av multiplikativ osäkerhet. Vår viktigaste innovation är att betrakta tidskonsistenta, dynamiska riskmått som objektiva funktioner som ska minimeras. Detta ramverk är axiomatiskt motiverat i termer av tid-konsistens av riskpreferenser, är amenable till dynamisk optimering, och är enande i den meningen att det fångar en hel rad riskbedömningar från riskneutralt till värsta fall. Inom detta ramverk föreslår och analyserar vi en online-risk-averse MPC-algoritm som är bevisligen stabiliserande. Genom att utnyttja den dubbla representationen av tidskonsistenta, dynamiska riskmått, kastar vi dessutom beräkningen av MPC-kontrolllagen som ett konvext optimeringsproblem som är möjligt att implementera på inbyggda system. Simuleringsresultat presenteras och diskuteras.
I REF ger författarna stabilitetssäkrare för en linjär MPC-regulator, vilket minimerar tidskonsistenta riskmått i en konvex optimeringsform.
A framework for time-consistent, risk-averse model predictive control: Theory and algorithms
{'venue': '2014 American Control Conference', 'journal': '2014 American Control Conference', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}