自适应时域模型预测控制
最优化与控制
2016-03-01 v1
摘要
自适应时域模型预测控制（AHMPC）是一种根据需要改变模型预测控制（MPC）时域长度的方案。其目标是以尽可能小的时域实现镇定，从而使 MPC 能够应用于更快或更复杂的动态过程。除了 MPC 的标准要求（包括作为控制李雅普诺夫函数的终端代价）外，AHMPC 还需要一个终端反馈，该反馈能在工作点附近的某个区域内将控制李雅普诺夫函数转化为标准李雅普诺夫函数。但该区域无需显式已知。MPC 不在离线状态下计算大范围内的最优代价和最优反馈，而是在需要时和需要处在线计算这些量。AHMPC 不在离线状态下计算终端代价作为控制李雅普诺夫函数的区域，而是在线计算状态何时处于该区域内。
引用
@article{arxiv.1602.08619,
title = {Adaptive Horizon Model Predictive Control},
author = {Arthur J. Krener},
journal= {arXiv preprint arXiv:1602.08619},
year = {2016}
}