Resumen

Se presenta un algoritmo de control predictivo de modelo (MPC) fuera de línea para sistemas lineales de parámetros variables (LPV). La principal contribución es desarrollar un algoritmo de MPC fuera de línea para sistemas LPV que pueda manejar tanto un parámetro de programación variable en el tiempo como una perturbación persistente. La técnica de límite de norma se utiliza para derivar un algoritmo de MPC fuera de línea basado en la ley de control de retroalimentación de estado dependiente del parámetro y las funciones de Lyapunov dependientes del parámetro. El tiempo computacional en línea se reduce al resolver fuera de línea los problemas de optimización de desigualdad de matrices lineales (LMI) para encontrar las secuencias de leyes de control de retroalimentación de estado explícitas. En cada instante de muestreo, se calcula una ley de control de retroalimentación de estado dependiente del parámetro mediante interpolación lineal entre las leyes de control de retroalimentación de estado precalculadas. El algoritmo se ilustra con dos ejemplos. Los resultados muestr

• Materias:Modelos matemáticos Conjuntos difusos Ecuaciones integrales Fusión de características Algoritmo de optimización
• Subjects:Mathematical models Fuzzy sets Integral equations Feature fusion Optimization algorithm
• Palabras claves:Control predictivo de modelo; Sistemas de parámetros lineales variables; Algoritmo fuera de línea; Parámetro de programación variable en el tiempo; Perturbación persistente; Técnica de límite de norma
• Keywords:Model predictive control; Linear parameter varying systems; Offline algorithm; Time-varying scheduling parameter; Persistent disturbance; Norm-bounding technique