survey-robust-mpc.pdf

위의 리뷰논문(?)을 기준으로 간단한 모델 예측 제어(model predictive control)이라고 불리는 MPC에 대한 기본적인 설명과 추가적으로 잡음에 대한 모델링까지 추가하여 robustness를 추가한 robust MPC에 대한 설명을 진행해보고자 한다.

What is MPC?(model predictive control)

<aside> <img src="/icons/book_gray.svg" alt="/icons/book_gray.svg" width="40px" /> result of the optimization is applied according to a receding horizon philosophy

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At time t only the rst input of the optimal command sequence is actually applied to the plant. The remaining optimal inputs are discarded, and a new optimal control problem is solved at time t + 1

</aside>

• 기본적으로 model predivtive control은 receding horizon 철학을 가지고 있다.
• 이 철학의 기본 개념은 현재 시간이후까지도 optimal한 값을 찾아 horizon을 뒤로 후퇴(receding)하면서 보고자하는 영역(window)내에서의 최적치를 고려하는 방식이다.
• 기본적으로 optimal problem을 통해 나온 해 중 현시간의 하나의 입력만 이용하고 나머진 쓰지 않는다.
• 이후, plant에 대해서 또 값을 받아와 계산을 진행하는 방식이다.

→ 현재 시간 t라는 위치에 대해서 t+Np만큼의 out horizon에 대한 input horizon을 최적화하여 구하고 이 값중 t시간의 입력만 써서 출력한다.

<aside> <img src="/icons/book_gray.svg" alt="/icons/book_gray.svg" width="40px" /> very little is known about the robust control of linear systems with constraints. Recently, this type of problem has been addressed in the context of MPC.

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현재 제약조건이 존재하는 Linear time invariant system에 대한 강건 제어는 많이 알려지지 않았고,