具有多面体状态与控制约束的非线性模型预测控制的基于灵敏度热启动
最优化与控制
2019-10-01 v2
摘要
模型预测控制（MPC）在多变量系统约束控制的应用中日益受到关注。然而，其更广泛使用的主要障碍之一是求解可能非凸的最优控制问题（OCP）所需的在线计算时间和工作量。本文针对具有非线性动力学和多面体约束的系统引入一种基于灵敏度的热启动策略，旨在减少 MPC 控制器的计算负担。它通过计算解映射的半导数来预测参数化 OCP 的解随参数变化的变化。本文的主要创新之处在于，约束的多面体性使我们能够避免施加任何约束品性条件或严格互补性假设。一项以应用于无人机的 MPC 为特色的数值研究说明了所提出的方法。
引用
@article{arxiv.1906.11363,
title = {Sensitivity-based Warmstarting for Nonlinear Model Predictive Control with Polyhedral State and Control Constraints},
author = {Dominic Liao-McPherson and Marco M. Nicotra and Asen L. Dontchev and Ilya V. Kolmanovsky and Vladimir. M. Veliov},
journal= {arXiv preprint arXiv:1906.11363},
year = {2019}
}