Resumen

Este trabajo se centra en el problema de la estabilización asintótica de una clase de sistemas lineales inciertos de tiempo discreto con múltiples retardos y restricciones de entrada. A continuación, basándose en el principio de control predictivo de optimización de horizonte decreciente, se considera una función cuadrática dependiente del estado retardado para incorporar la formulación del problema MPC. Mediante el desarrollo de un controlador de retroalimentación de estado de memoria, la información de los estados retrasados de la planta puede ser tomada en consideración. El problema MPC se formula para minimizar el límite superior del coste de horizonte infinito que satisface las condiciones suficientes. A continuación, basándose en la función Lyapunov-Krasovskii, se puede derivar una condición suficiente dependiente del retardo en términos de desigualdad matricial lineal (LMI) para diseñar un algoritmo MPC robusto. Por último, los resultados de la simulación digital demuestran la disponibilidad del método propuesto.

• Materias:Matemáticas Análisis Matemático Álgebra Ingeniería
• Subjects:mathematics Mathematical Analysis Algebra Engineering
• Palabras claves:controlador de retroalimentación de estado de memoria, formulación del problema mpc, función cuadrática dependiente, condición suficiente dependiente, resultados de simulación digital, coste de horizonte infinito, desigualdad matricial lineal, principio de control predictivo, algoritmo mpc robusto, sistemas lineales inciertos
• Keywords:memory state feedback controller, mpc problem formulation, dependent quadratic function, dependent sufficient condition, digital simulation results, infinite horizon cost, linear matrix inequality, predictive control principle, robust mpc algorithm, uncertain linear systems