Controle preditivo robusto baseado em modelo aplicado a sistemas lineares com saltos Markovianos

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2019
Autor(a) principal: Rosileide de Oliveira Lopes
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de Minas Gerais
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Engenharia elétrica
Sistemas lineares
Markov, Processos de
Controle robusto
Controle preditivo
Sistemas lineares com saltos Markovianos
Controle preditivo baseado em modelo
Ruído aditivo
Desigualdades matriciais lineares
Link de acesso: https://hdl.handle.net/1843/31636
Resumo: In this thesis, robust model predictive control techniques applied to discrete-time Markov jump linear systems are introduced. Two control scenarios are addressed. In the first scenario, it is developed a control solution that minimizes the expected value of an infinite-horizon quadratic cost. As a byproduct, mean square stability is obtained under two cases: i) without constraints, and ii) with constraints on control input and state. The second control scenario considers the minimization of the expected value of quadratic finite-horizon cost. This scenario considers not only stochastic additive noise, but also constraints that are imposed on the second moment of both state and control. Numerical experiments illustrate the results for both scenarios.
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