Robust predictive controller for nonlinear uncertain process based on S-PARAFAC Volterra models
Résumé
Cet article propose une nouvelle approche pour la synthèse d'un contrôleur prédictif robuste pour processus incertain non linéaire en exploitant un temps discret modèle Volterra de complexité réduite connu comme modèle S-PARAFAC-Volterra appliqué au cas quadratique. Cette commande robuste proposée fait face à des contraintes physiques et des contraintes géométriques dues aux paramètres incertitudes et conduit au problème d'optimisation min-max. Le principal avantage est que la fonction objectif est convexe par rapport au paramètre d'incertitude ensemble qui simplifie le problème d'optimisation min-max et minimise la valeur de la fonction objective pris sur l'ensemble des modèles incertains pire des cas. Un critère quadratique est optimisé et un nouvel algorithme d'optimisation, formulée sous forme d'une programmation quadratique (QP) sous des contraintes linéaires et non linéaires, est proposée. L'algorithme de contrôle développé non linéaire robuste pour processus incertain est illustré sur un indice de référence comme un système de réacteur à cuve agitée en continu (SCTR)
This paper proposes a new approach for synthesizing a robust predictive controller for nonlinear uncertain process by exploiting a reduced complexity discrete-time
Volterra model known as S-PARAFAC-Volterra model applied to the quadratic case. This proposed robust control copes with physical constraints and geometrical constraints due to parameter uncertainties and leads to the min-max optimization problem. The major advantage is that the objective function is convex with respect to the parameter uncertainty set which simplifies the min-max optimization problem and minimizes the worst-case value of the objective function taken over the set of uncertain models. A quadratic criterion is optimized and a new optimization algorithm, formulated as a quadratic programming (QP) under linear and nonlinear constraints, is proposed. The developed nonlinear robust control algorithm for uncertain process is illustrated on a benchmark as a continuous stirred-tank reactor system (SCTR).