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(Referência obtida automaticamente do Web of Science, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores.)

On the use of mixed-integer linear programming for predictive control with avoidance constraints

Texto completo
Autor(es):
Maia, Marcelo H. ; Galvao, Roberto K. H. [1]
Número total de Autores: 2
Afiliação do(s) autor(es):
[1] Inst Tecnol Aeronaut, CTA, Div Engn Eletron, BR-12228900 Sao Jose Dos Campos, SP - Brazil
Número total de Afiliações: 1
Tipo de documento: Artigo Científico
Fonte: INTERNATIONAL JOURNAL OF ROBUST AND NONLINEAR CONTROL; v. 19, n. 7, p. 822-828, MAY 10 2009.
Citações Web of Science: 13
Resumo

This technical note concerns the predictive control of discrete-time linear models subject to state, input and avoidance polyhedral constraints. Owing to the presence of avoidance constraints, the optimization associated with the predictive control law is non-convex, even though the constraints themselves are convex. The inclusion of the avoidance constraints in the predictive control law is achieved by the use of a modified version of a mixed-integer programming approach previously derived in the literature. The proposed modification consists of adding constraints to ensure that linear segments of the system trajectories between consecutive sampling times do not cross existing obstacles. This avoids the significant extra computation that would be incurred if the sampling time was reduced to prevent these crossings. Simulation results show that the inclusion of these additional constraints successfully prevents obstacle collisions that would otherwise occur. Copyright (C) 2008 John Wiley \& Sons, Ltd. (AU)

Processo FAPESP: 05/03210-0 - Controle preditivo robusto de um helicóptero com três graus de liberdade sujeito a perturbações externas
Beneficiário:Marcelo Handro Maia
Linha de fomento: Bolsas no Brasil - Mestrado
Processo FAPESP: 06/58850-6 - Diagnóstico, prognóstico e acomodação de falhas em sistemas dinâmicos
Beneficiário:Takashi Yoneyama
Linha de fomento: Auxílio à Pesquisa - Temático