핵심 개념
본 논문은 선형 예측 모델과 가변 기준점 추적을 위한 새로운 구성 제약 튜브 MPC 기법을 제안한다. 이 기법은 단일 이차 프로그래밍 문제를 통해 RFIT와 최적 RCI 집합을 동시에 계산하여 기준점 변화에 대한 재귀적 실행 가능성과 안정성을 보장한다.
초록
본 논문은 선형 시스템의 가변 기준점 추적을 위한 새로운 구성 제약 튜브 MPC 기법을 제안한다.
주요 내용은 다음과 같다:
선형 예측 모델에 대한 튜브 MPC 문제 정의
구성 제약 폴리토프를 이용한 RFIT 매개변수화 방법 소개
기준점 변화에 대한 재귀적 실행 가능성과 안정성을 보장하는 새로운 터미널 비용 및 관련 이론적 보장 제시
수치 예제를 통한 제안 기법의 효과 입증
제안된 CCTMPC 기법은 단일 이차 프로그래밍 문제를 통해 RFIT와 최적 RCI 집합을 동시에 계산한다. 이를 통해 기준점 변화에 대한 재귀적 실행 가능성과 안정성을 보장하며, 기존 리지드 튜브 MPC 기법 대비 우수한 성능을 보인다.
통계
제안된 CCTMPC 기법의 상태 공간 모델은 x+ = Ax + Bu + w 형태이다.
시스템 제약은 x ∈ X, u ∈ U이며, 외란 w는 compact하고 convex한 집합 W에 속한다.
행렬 A와 B는 (A, B) ∈ Δ := convh({(A1, B1), ..., (Ap, Bp)})를 만족한다.
인용구
"본 논문은 선형 예측 모델과 가변 기준점 추적을 위한 새로운 구성 제약 튜브 MPC 기법을 제안한다."
"제안된 CCTMPC 기법은 단일 이차 프로그래밍 문제를 통해 RFIT와 최적 RCI 집합을 동시에 계산한다."
"제안된 기법은 기준점 변화에 대한 재귀적 실행 가능성과 안정성을 보장한다."