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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.)

Robust linear matrix inequality-based model predictive control with recursive estimation of the uncertainty polytope

Texto completo
Autor(es):
Matos Cavalca, Mariana Santos [1] ; Harrop Galvao, Roberto Kawakami [2] ; Yoneyama, Takashi [2]
Número total de Autores: 3
Afiliação do(s) autor(es):
[1] Univ Estado Santa Catarina, Ctr Ciencias Tecnol, Dept Engn Eletr, BR-89219710 Joinville, SC - Brazil
[2] Inst Tecnol Aeronaut, Div Engn Eletron, BR-12228900 Sao Jose Dos Campos, SP - Brazil
Número total de Afiliações: 2
Tipo de documento: Artigo Científico
Fonte: IET Control Theory and Applications; v. 7, n. 6, p. 901-909, APR 2013.
Citações Web of Science: 4
Resumo

The present work is concerned with the recursive estimation of the uncertainty polytope in a robust model predictive control (RMPC) framework. For this purpose, the unknown but bounded error method is employed to update the uncertainty polytope on the basis of sensor measurements at each sampling period. The recursive feasibility and asymptotic stability properties of the proposed approach are demonstrated as an extension of previous results concerning the RMPC formulation. For illustration, a simulated example involving an angular positioning system is presented. The results show that the proposed scheme provides a performance improvement, as indicated by the resulting cost function values. (AU)

Processo FAPESP: 11/17610-0 - Monitoramento e controle de sistemas dinâmicos sujeitos a falhas
Beneficiário:Roberto Kawakami Harrop Galvão
Linha de fomento: Auxílio à Pesquisa - Temático
Processo FAPESP: 08/54708-6 - Controle preditivo reconfiguravel para acomodacao de falhas.
Beneficiário:Mariana Santos Matos Cavalca
Linha de fomento: Bolsas no Brasil - Doutorado
Processo FAPESP: 06/58850-6 - Diagnóstico, prognóstico e acomodação de falhas em sistemas dinâmicos
Beneficiário:Takashi Yoneyama
Linha de fomento: Auxílio à Pesquisa - Temático