【摘 要】
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该文主要讨论了两种鲁棒MPC方法,基于LMI的基本理论来解决模型不确定性问题.模型不确定系统的Min-Max MPC算法的目标是在每一采样时刻设计状态反馈律使"最坏情况"无限时域目
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该文主要讨论了两种鲁棒MPC方法,基于LMI的基本理论来解决模型不确定性问题.模型不确定系统的Min-Max MPC算法的目标是在每一采样时刻设计状态反馈律使"最坏情况"无限时域目标函数最小,将min-max问题转化为包含LMI的min问题,并进一步讨论了其鲁棒稳定性.由于在整个时域内采用相同的状态反馈律,该方法也有保守性.为此,讨论了线性参变(LPV)系统的准最小最大MPC算法,将Min-MaxMPC算法中最小化二次目标函数J<,0><∞>最坏值的上界改变成最小化第一阶段代价与关于J<,1><∞>上界的终端代价的和的形式,目标是在未来控制U<,1><∞>上设计状态反馈使其目标函数最小,保证闭环稳定性,给出相应的LMI描述及仿真结果分析,并对min-max鲁棒MPC算法与Quasi-min-maxMPC算法进行比较.
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