Consiglio Nazionale delle Ricerche

Tipo di prodottoArticolo in rivista
TitoloStochastic MPC with offline uncertainty sampling
Anno di pubblicazione2017
Formato
  • Elettronico
  • Cartaceo
Autore/iLorenzen, Matthias; Dabbene, Fabrizio; Tempo, Roberto; Allgoewer, Frank
Affiliazioni autoriUniv Stuttgart; Politecn Torino
Autori CNR e affiliazioni
  • FABRIZIO DABBENE
  • ROBERTO TEMPO
Lingua/e
  • inglese
AbstractFor discrete-time linear systems subject to multiplicative disturbance described by random variables, we develop a sampling-based Stochastic Model Predictive Control algorithm. Unlike earlier results employing a scenario approximation, we propose an offline sampling approach in the design phase instead of online scenario generation. The paper highlights the structural difference between online and offline sampling and provides rigorous bounds on the number of samples needed to guarantee chance constraint satisfaction. The approach does, not only significantly speed up the online computation, but furthermore allows to suitably tighten the constraints to guarantee robust recursive feasibility when bounds on the uncertain variables are provided. Under mild assumptions, asymptotic stability of the origin can be established. (C) 2017 Elsevier Ltd. All rights reserved.
Lingua abstractinglese
Altro abstract-
Lingua altro abstract-
Pagine da176
Pagine a183
Pagine totali8
RivistaAutomatica (Oxf.)
Attiva dal 1963
Editore: Pergamon, - Oxford [etc.]
Paese di pubblicazione: Regno Unito
Lingua: multilingue
ISSN: 0005-1098
Titolo chiave: Automatica (Oxf.)
Titolo proprio: Automatica (Oxf.)
Titolo abbreviato: Automatica (Oxf.)
Numero volume della rivista81
Fascicolo della rivista-
DOI10.1016/j.automatica.2017.03.031
Verificato da referee-
Stato della pubblicazionePublished version
Indicizzazione (in banche dati controllate)
  • ISI Web of Science (WOS) (Codice:000403513900020)
Parole chiaveStochastic model predictive control, Receding horizon control, Control of constrained systems, Stochastic control, Data-based control
Link (URL, URI)-
Titolo parallelo-
Data di accettazione-
Note/Altre informazioni-
Strutture CNR
  • IEIIT — Istituto di elettronica e di ingegneria dell'informazione e delle telecomunicazioni
Moduli CNR
    Progetti Europei-
    Allegati