Complexity and Conservatism in Linear Robust Adaptive Model Predictive Control

Questa tesi presenta uno schema di controllo robusto adattativo basato sulla tecnica di controllo avanzato model predictive control (MPC) per sistemi lineari soggetti a disturbi additivi e incertezze parametriche, costanti e variabili. L'approccio proposto fornisce uno schema di controllo efficiente dal punto di vista computazionale con stima dei parametri online per ottenere un aumento delle prestazioni e una diminuzione progressiva del conservatismo. L'insieme dei parametri è estimato usando una tecnica di identificazione a finestra mobile per ottenere un insieme con complessità limitata. Il soddisfacimento robusto dei vincoli è ottenuto tramite la tecnica di controllo robusto tube based MPC, mentre la stabilità L2 dello schema ad anello chiuso è assicurata utilizzando una stima dei parametri ottenuta con l'algoritmo least mean squares (LMS) nella funzione di costo. Con un esempio infine viene studiato il compromesso tra complessità e conservatismo di tale schema di controllo efficiente dal punto di vista computazionale.