Resumen

Proponemos técnicas computacionales para el control predictivo de modelos de sistemas a gran escala con entradas de control tanto continuas como discretas, que son una clase de sistemas híbridos. En el método propuesto, introducimos la noción de entradas de control virtuales, que se obtienen al relajar las entradas de control discretas a variables continuas. En el cálculo en línea, primero encontramos las entradas de control continuas y las entradas de control virtuales que minimizan una función de costo. A continuación, utilizando las entradas de control virtuales obtenidas, solo se calculan las entradas de control discretas en el tiempo actual en cada subsistema. Además, también discutimos el efecto de los errores de cuantización. Finalmente, la efectividad del método propuesto se muestra mediante un ejemplo numérico. El método propuesto nos permite reducir y descentralizar la carga computacional.

• Materias:Modelado matemático Modelo de red neuronal Tasa de convergencia Aritmética Ondículas libres
• Subjects:Mathematical modeling Neural network model Convergence rate Arithmetic Free wavelets
• Palabras claves:Técnicas computacionales; Control predictivo basado en modelos; Sistemas a gran escala; Sistemas híbridos; Entradas de control virtuales; Errores de cuantificación
• Keywords:Computational techniques; Model predictive control; Large-scale systems; Hybrid systems; Virtual control inputs; Quantization errors