Mejora de la estabilidad, robustez y tiempo de cómputo en CRHPC con BDU

C. Ramos, M. Martínez, J. Sanchis

Resumen

En este artículo, se ofrecen diferentes leyes de control de Control Predictivo Basado en Modelos con el fin de mejorar la estabilidad y robustez. El Constrained Receding-Horizon Predictive Control (CRHPC) proporciona estabilidad (en ausencia de incertidumbre), y la técnica Bounded Data Uncertainties (BDU) proporciona una regularización guiada que mejora el mal condicionamiento y la robustez, resultando en el original CRHPC-BDU. El objetivo de este artículo consiste, por una parte, en ofrecer leyes de control alternativas para el CRHPC, usando diferentes herramientas matemáticas y compararlas. Éstos constituyen la base para extender dichas estrategias al CRHPC-BDU. Así, una de las principales contribuciones consiste en obtener una versión de CRHPC-BDU más robusta y con menor coste computacional.

Palabras clave

Regularización; Técnicas Minimax; Robustez; Estabilidad; Incertidumbre

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