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Model predictive control for constrained uncertain piecewise linear systems

控制理论与应用（英文版） 2013年第2期11卷 230-236页

作者： Dewei LI Yugeng XI Yuanyuan ZOU Department of Automation and Key Laboratory of System Control and Information Processing Ministry of Education Shanghai Jiao Tong University Key Laboratory of Advanced Control and Optimization for Chemical Processes Ministry of Education East China University of Science and Technology

For constrained piecewise linear （PWL） systems, the possible existing model uncertainty will bring the difficulties to the design approaches of model predictive control （MPC） based on mixed integer programming （MIP）. This paper combines the robust method and hybrid method to design the MPC for PWL systems with structured uncertainty. For the proposed approach, as the system model is known at current time, a free control move is optimized to be the current control input. Meanwhile, the MPC controller uses a sequence of feedback control laws as the future control actions, where each feedback control law in the sequence corresponds to each partitions and the arbitrary switching technique is adopted to tackle all the possible switching. Furthermore, to reduce the online computational burden of MPC, the segmented design procedure is suggested by utilizing the characteristics of the proposed approach. Then, an offline design algorithm is proposed, and the reserved degree of freedom can be online used to optimize the control input with lower computational burden.

关键词： Model predictive control Constrained piecewise linear system Structured uncertainty segmented designprocedure

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