کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
7109189 | 1460626 | 2018 | 7 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Robust self-triggered min-max model predictive control for discrete-time nonlinear systems
ترجمه فارسی عنوان
سیستم کنترل پیش بینی کننده مدل مینیمماک قدرتمند خودتنظیم کننده برای سیستم های غیر خطی زمان گسسته
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
سیستم های غیر خطی، کنترل خودمراقبتی، مینا حداکثر کنترل پیش بینی مدل، کنترل قوی،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
سایر رشته های مهندسی
کنترل و سیستم های مهندسی
چکیده انگلیسی
In this paper, we propose a robust self-triggered model predictive control (MPC) algorithm for constrained discrete-time nonlinear systems subject to parametric uncertainties and disturbances. To fulfill robust constraint satisfaction, we take advantage of the min-max MPC framework to consider the worst case of all possible uncertainty realizations. In this framework, a novel cost function is designed based on which a self-triggered strategy is introduced via optimization. The conditions on ensuring algorithm feasibility and closed-loop stability are developed. In particular, we show that the closed-loop system is input-to-state practical stable (ISpS) in the attraction region at triggering time instants. In addition, we show that the main feasibility and stability conditions reduce to a linear matrix inequality for linear case. Finally, numerical simulations and comparison studies are performed to verify the proposed control strategy.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Automatica - Volume 89, March 2018, Pages 333-339
Journal: Automatica - Volume 89, March 2018, Pages 333-339
نویسندگان
Changxin Liu, Huiping Li, Jian Gao, Demin Xu,