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Min-max model predictive control for constrained nonlinear systems via multiple lpv embeddings

Science in China(Series F) 2009年第7期52卷 1129-1135页

作者： ZHAO Min LINing LI ShaoYuan Institute of Automation Shanghai Jiao Tong University Shanghai 200240 China

A min-max model predictive control strategy is proposed for a class of constrained nonlinear system whose trajectories can be embedded within those of a bank of linear parameter varying （lpv） models. The embedding lpv models can yield much better approximation of the nonlinear system dynamics than a single LTV model. For each lpv model, a parameter-dependent Lyapunov function is introduced to obtain poly-quadratically stable control law and to guarantee the feasibility and stability of the origi- nal nonlinear system. This approach can greatly reduce computational burden in traditional nonlinear predictive control strategy. Finally a simulation example illustrating the strategy is presented.

关键词： constrained nonlinear systems predictive control lpv embedding parameter dependent Lyapunov function LMI

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