LQR Robusto Mediante Incertidumbre Acotada en los Datos

C. Ramos, M. Martínez, J. Sanchis, J. V. Salcedo

Resumen

En este trabajo se presenta el sintonizado del Regulador Lineal Cuadrático (LQR) mediante la técnica de incertidumbre acotada en los datos o Bounded Data Uncertainties (BDU) con el fin de mejorar la robustez del sistema, planteándose como un Min-Max donde se busca la mejor solución en el peor escenario posible. Así se ofrece un nuevo método guiado de ajuste del LQR, considerando los límites de la incertidumbre. La aplicación a sistemas multidimensionales no es trivial, pues presenta la forma de un Two-Point Boundary Value Problem (TPBVP), el cual se resuelve iterativamente.

Palabras clave

Técnicas Minimax; Regularización; Método de Control LQR; Robustez; Incertidumbre; Ecuaciones Matriciales de Riccati; Problema de Valor Límite; Sistemas Multidimensionales

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