基于精确集合成员重构的对偶自适应 MPC
系统与控制
2022-11-30 v1 系统与控制
最优化与控制
摘要
本文研究利用集合成员辨识以降低参数不确定性的自适应模型预测控制（MPC）方法。我们利用强对偶性在 MPC 优化中精确重构集合成员方程。随后采用预测最坏情形代价以实现面向性能的探索。所提方法保证鲁棒约束满足与递归可行性。研究表明，该方法可使用 homothetic tube 与 flexible tube 参数化的状态管实现，且仿真研究展示了相较 SOTA 控制器的性能提升。
引用
@article{arxiv.2211.16300,
title = {Dual adaptive MPC using an exact set-membership reformulation},
author = {Anilkumar Parsi and Diyou Liu and Andrea Iannelli and Roy S. Smith},
journal= {arXiv preprint arXiv:2211.16300},
year = {2022}
}
备注
Submitted to IFAC World Congress 2023