Titelangaben
    
    Grüne, Lars ; Nešić, Dragan ; Pannek, Jürgen:
Model predictive sampled-data redesign for nonlinear systems.
  
    
     In: 
     
     
    
     Proceedings of the 44th IEEE Conference on Decision and Control. -
     Piscatawny, NJ
     : IEEE
    , 
     2005
    . - S. 36-41
    
    
     
   
ISBN 0-7803-9567-0
    
DOI: https://doi.org/10.1109/CDC.2005.1582127
    
     
  
  
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Abstract
We propose a model predictive control (MPC) strategy for sampled-data implementation (with the zero order hold assumption) of continuous-time controllers for general nonlinear systems. We assume that a continuous-time controller has been designed so that the continuous-time closed-loop satisfies all performance requirements. Then, we use this control law indirectly to compute numerically a sampled-data controller via an MPC strategy that minimizes the mismatch between the solutions of the sampled-data model and the continuous-time closed-loop model. We present conditions under which stability and sub-optimality of the closed loop can be proved, sketch the numerical implementation of our method and illustrate it by numerical simulations.
Weitere Angaben
| Publikationsform: | Aufsatz in einem Buch | 
|---|---|
| Begutachteter Beitrag: | Ja | 
| Institutionen der Universität: | Fakultäten Fakultäten > Fakultät für Mathematik, Physik und Informatik Fakultäten > Fakultät für Mathematik, Physik und Informatik > Mathematisches Institut Fakultäten > Fakultät für Mathematik, Physik und Informatik > Mathematisches Institut > Lehrstuhl Mathematik V (Angewandte Mathematik) Fakultäten > Fakultät für Mathematik, Physik und Informatik > Mathematisches Institut > Lehrstuhl Mathematik V (Angewandte Mathematik) > Lehrstuhl Mathematik V (Angewandte Mathematik) - Univ.-Prof. Dr. Lars Grüne | 
| Titel an der UBT entstanden: | Ja | 
| Themengebiete aus DDC: | 500 Naturwissenschaften und Mathematik 500 Naturwissenschaften und Mathematik > 510 Mathematik | 
| Eingestellt am: | 02 Mär 2021 10:42 | 
| Letzte Änderung: | 11 Okt 2023 11:44 | 
| URI: | https://eref.uni-bayreuth.de/id/eprint/63566 | 
 
        
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