Resumen

Se presenta un método mejorado capaz de realizar una estabilidad precisa de sistemas inciertos restringidos. El objetivo principal de este método es calcular una secuencia de leyes de control de retroalimentación que estabilice el sistema en lazo cerrado. El enfoque propuesto se basa en el control predictivo de modelos robusto (RMPC) y en el algoritmo de conjuntos maximizados mejorado (EMSA), que se aplican para mejorar el rendimiento del sistema en lazo cerrado y lograr resultados menos conservadores. De hecho, el enfoque propuesto se divide en dos partes. La primera es un método de conjuntos invariantes elipsoidales maximizados mejorados (EMES) basado en un problema de programación semidefinida. La segunda es un conjunto poliédrico maximizado mejorado (EMPS) que consiste en agregar nuevos vértices a su envolvente convexa para minimizar la distancia entre cada nuevo vértice y los vértices del conjunto poliédrico para garantizar las restricciones de estado. Los resultados de simulación en dos ejemplos, un CSTR no isotérmico incierto

• Materias:Big Data Gestión de riesgos Administración de información Red neuronal Teoría de redes
• Subjects:Big Data Risk management Information management Neural network Network Theory
• Palabras claves:Método mejorado; Estabilidad; Sistemas inciertos limitados; Leyes de control retroalimentado; Control predictivo basado en modelos robusto; Algoritmo de conjuntos maximizados
• Keywords:Enhanced method; Stability; Constrained uncertain systems; Feedback control laws; Robust model predictive control; Maximized sets algorithm