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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2018.10
- 수록면
- 919 - 923 (5page)
- DOI
- 10.5302/J.ICROS.2018.18.0129
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In this paper, the analytic solution of Robust Model Predictive Control(RMPC) with an ellipsoidal disturbance set is presented. Compared to the conventional polyhedron disturbance set, a few explicit expressions could be obtained, such as a constraint handling variable and a minimal robustly invariant set. In addition, the specific structure of the ellipsoidal disturbance set simplifies the optimization procedure with the min-max approach. Therefore, the computational time could be reduced by reformulating the disturbance vector to a known expression. The resulting formulation is a class of quasi-convex program, and an efficient solver can be used to solve such an optimization problem. Simple simulation examples for both nominal cost control and worst-case control are represented.
목차
Abstract
I. 서론
II. 모델, 제약조건 및 최적 제어 문제
III. N = 1, 2인 경우 최적 제어 문제의 해석학적 해
IV. 시뮬레이션 결과 및 논의
V. 결론
REFERENCES
참고문헌 (9)
참고문헌 신청
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