具有硬输入约束和联合状态机会约束的滚动时域随机模型预测控制
最优化与控制
2017-06-23 v1 系统与控制
摘要
本文考虑受(可能)无界随机扰动、操纵变量硬约束和状态联合机会约束的离散时间线性系统的随机最优控制。推导了用于计算每个时间步滚动时域控制律的易处理凸二阶锥规划(SOCP)。通过在预测期间将控制律参数化为扰动的仿射函数来实现反馈。通过饱和控制律参数化中出现的扰动来保证硬输入约束。联合状态机会约束被保守地近似为个体机会约束的集合，随后通过 Cantelli-Chebyshev 不等式放宽。SOCP 的可行性通过使用精确罚函数法软化近似机会约束来保证。通过建立在紧集外状态满足几何漂移条件从而其方差始终有界，确立了随机意义上的闭环稳定性。SMPC 方法使用连续的丙酮-丁醇-乙醇发酵过程进行演示，该过程用于生产高附加值 drop-in 生物燃料。
引用
@article{arxiv.1506.08471,
title = {Receding-horizon Stochastic Model Predictive Control with Hard Input Constraints and Joint State Chance Constraints},
author = {Joel A. Paulson and Edward A. Buehler and Richard D. Braatz and Ali Mesbah},
journal= {arXiv preprint arXiv:1506.08471},
year = {2017}
}
备注
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