Resumen

Este artículo se ocupa del problema del control predictivo de modelos (CPM) para sistemas de saltos de Markov de tiempo continuo con tasas de transición incompletas y carácter singular. Las condiciones suficientes para la existencia de un controlador predictivo del modelo, que podría optimizar una función de coste cuadrática y garantizar que el sistema es regular a trozos, libre de impulsos, y estable al cuadrado medio, se dan en dos casos en cada tiempo de muestreo. Dado que la estrategia MPC se agrega en MJS singulares de tiempo continuo, se emplea un controlador de tiempo discreto para tratar una planta de tiempo continuo y la función de coste no sólo se refiere a la singularidad, sino que también considera el periodo de muestreo. Además, la viabilidad del esquema MPC y la admisibilidad cuadrática media del sistema de lazo cerrado se discuten en profundidad utilizando el elipsoide invariante. Por último, se presenta un ejemplo numérico para ilustrar los principales resultados.

• Materias:Control del proceso Sistemas no lineales Regulación automática Instrumentación automática Optimización de procesos
• Subjects: Nonlinear systems Automatic regulation Automatic instrumentation Process optimization
• Palabras claves:sistemas de saltos de markov en el tiempo, tasas de transición incompletas, admisibilidad cuadrática media, controlador predictivo de modelos, función de coste cuadrática, esquema mpc, estrategia mpc, condiciones suficientes, función de coste, elipsoide invariante
• Keywords:time markov jump systems, incomplete transition rates, mean square admissibility, model predictive controller, quadratic cost function, mpc scheme, mpc strategy, sufficient conditions, cost function, invariant ellipsoid