کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
708799 | 892034 | 2016 | 6 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Extremum Seeking-based Iterative Learning Model Predictive Control (ESILC-MPC)
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
سایر رشته های مهندسی
مکانیک محاسباتی
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
In this paper, we study a tracking control problem for linear time-invariant systems with model parametric uncertainties under input and states constraints. We apply the idea of modular design introduced in Benosman [2014], to solve this problem in the model predictive control (MPC) framework. We propose to design an MPC with input-to-state stability (ISS) guarantee, and complement it with an extremum seeking (ES) algorithm to iteratively learn the model uncertainties. The obtained MPC algorithms can be classified as iterative learning control (ILC)-MPC.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: IFAC-PapersOnLine - Volume 49, Issue 13, 2016, Pages 193–198
Journal: IFAC-PapersOnLine - Volume 49, Issue 13, 2016, Pages 193–198
نویسندگان
Anantharaman Subbaraman, Mouhacine Benosman,