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저자정보
Ryuichi Sakata (Tokyo Metropolitan University) Shiro Masuda (Tokyo Metropolitan University) Takuya Sugiyama (Tokyo Metropolitan University) Takao Sato (University of Hyogo)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 ICCAS-SICE 2009
발행연도
2009.8
수록면
2,169 - 2,172 (4page)

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The nonlinear model predictive control needs to solve a two-point boundary-value problem(TP-BVP) at every sample time based on the receding horizon control strategy. However, solving a nonlinear algebraic equation for the TP-BVP requires high computational load, so computing the cotrol law in real-time is a significant issue on the nonlinear model prective control. This paper, the refore, proposes a design method for nonlinear model predictive control with a step-type input constraint. The proposed method searches an optimal control law under a step-type input signal constraint. Hence, the number of unknown parameters in the nonlinear equation can bereduced to the number of inputs. The effectiveness of the proposed method is demonstrated through a numerical simulation.

목차

Abstract
1.INTRODUCTION
2.A NONLINEAR MPC UNDER STEP-TYPE INPUT CONSTRAINTS
3.NUMERICAL SIMULATION
4.CONCLUSION
REFERENCES

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