Passivity-Based Structured Model Predictive Control with Guaranteed Stability

Q: 이 논문에서 정의한 수동성이란 무엇인가?

수동성(Passivity)은 시스템의 안정성을 분석하는 데 유용한 도구로, 시스템이 연속적으로 미분 가능한 양의 준정부 함수(저장 함수) V(x)를 가질 때, V(x)의 시간 미분값이 입력 u(t)와 출력 y(t)의 내적보다 작거나 같음을 의미한다. 이는 시스템이 에너지를 저장하거나 소산하는 특성을 나타낸다.

Q: 수동성 기반 구조를 가진 모델 예측 제어는 어떻게 안정성을 보장하는가?

연구 결과, 수동성 기반 구조를 가진 모델 예측 제어는 비용 함수를 수동성 기반 제어의 구조에서 영감을 받아 정의한다. 가중치 행렬 P, Q, R을 P >> Q ≥ R과 같이 적절히 조정함으로써, 제어 입력이 점근적 안정화 제어 법칙에 가까워지게 하여 시스템의 점근적 안정성을 보장한다.

Ghazal Montaseri; Mohammad Javad Yazdanpanah; Ali Khaki-Sedigh

학술대회자료

저자정보: Ghazal Montaseri (University of Tehran) Mohammad Javad Yazdanpanah (University of Tehran) Ali Khaki-Sedigh (K. N. Toosi University of Technology)

저널정보: 제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 ICCAS 2008

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In this paper, a model predictive control scheme for a class of nonlinear systems is presented. In the proposed algorithm, the new cost function for MPC is defined. This cost function is inspired by the structure of passivity-based control. By simple tuning of weighting matrices, the asymptotic stability is guaranteed. Moreover, a closed-form solution to the optimal control problem is calculated via representing the nonlinear system in the state-dependent coefficient form of the state-space model. This point is of great importance in online applications. To demonstrate its efficiency, the passivity-based structured MPC is applied to control a rotational motion of a rigid body.

#Model predictive control #Passive systems #Passivity-based control

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