Resumen

Este artículo aborda el control predictivo robusto con restricciones (MPC) para un sistema cuantizado incierto difuso de Takagi-Sugeno (T-S) con pérdida de datos aleatoria. Para tratar el error de cuantización y la pérdida de datos en las redes, se introducen el enfoque de límite de sector y el proceso de Bernoulli, respectivamente. El controlador difuso y las nuevas condiciones de estabilidad, escritas en forma de desigualdad de matrices lineales (LMI), se presentan basadas en la ley de control de compensación distribuida no paralela (no-PDC) y una función de Lyapunov no cuadrática extendida, respectivamente. Además, se proporcionan matrices de holgura y de recopilación para reducir la conservaduría. Basándose en los resultados de estabilidad obtenidos, se sintetiza un controlador predictivo de modelo que considera explícitamente las restricciones de entrada y estado al minimizar un límite superior de la función de costo cuadrático de horizonte infinito de peor caso. El algoritmo

• Materias:Funciones Flujo de información Estudio de población Modelado de sistemas Modelo de campo
• Subjects:Functions Information flow Population study System modeling Field model
• Palabras claves:Control predictivo basado en modelo; Takagi-Sugeno; Controlador difuso; Condiciones de estabilidad; Desigualdad de matriz lineal; Pérdida de datos
• Keywords:Model predictive control; Takagi-Sugeno; Fuzzy controller; Stability conditions; Linear matrix inequality; Data loss