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Keywords:

  • model predictive control;
  • T–S fuzzy models;
  • nonlinear time-delay systems;
  • robustness;
  • CSTR

Abstract

Based on Takagi–Sugeno (T–S) fuzzy models, a robust fuzzy model predictive control (MPC) algorithm is presented for a class of nonlinear time-delay systems with input constraints. Delay-dependent sufficient conditions for the robust stability of the closed-loop system are derived, and the condition for the existence of the fuzzy model predictive controller is formulated in terms of nonlinear matrix inequality via the parallel distributed compensation (PDC) approach. By using a novel matrix transform technique, a receding optimization problem with linear matrix inequality (LMIs) constraints is constructed to design the desired controllers with an on-line optimal receding horizon guaranteed cost. Finally, an example of continuous stirred tank reactors (CSTR) is given to demonstrate the effectiveness of the proposed results.

En se basant sur des modèles flous T-S, un robuste algorithme de contrôle prévisionnel à modèle flou est présenté pour une catégorie de systèmes de temporisation non linéaires avec contraintes d'entrée. On dérive les conditions suffisantes dépendantes de la temporisation pour la robuste stabilité du système en boucle fermée et la condition pour l'existence du contrôleur de prédiction à modèle flou est formulée en termes d'inégalité de matrice non linéaire via l'approche de compensation répartie parallèle (PDC). En utilisant une technique nouvelle de transformation de matrice, un problème d'optimisation lointaine avec des contraintes d'inégalité de matrice non linéaire est construit pour concevoir les contrôleurs désirés avec coût garanti optimal lointain en ligne. Finalement, un exemple de réacteurs à réservoir agité en continu (CSTR) est donné pour démontrer l'efficacité des résultats proposés.