基于样本的学习模型预测控制用于线性不确定系统
摘要：一种基于样本的学习模型预测控制器（LMPC）用于受限不确定线性系统，其受到有界加性扰动的影响。所提出的控制器建立在先前针对确定性系统的LMPC工作上。首先，我们介绍了用于保证安全和性能改进的安全集和价值函数的设计。然后，我们展示了如何使用有噪声的历史数据来近似这些量。所提出的方法的有效性通过数值例子进行了演示。我们展示了所提出的LMPC能够安全地探索状态空间，并在满足状态和输入约束的同时，迭代地改进最差情况闭环的性能。
作者：Ugo Rosolia and Francesco Borrelli
论文ID：1904.06432
分类：Systems and Control
分类简称：cs.SY
提交时间：2021-01-22