Robustness aspects of Model Predictive Control

Resumen

El control Predictivo basadoen modelos (model, model-based o receding-horizon predictive control; MPC o RHPC) es una estrategia de control madura y de gran éxito, que ha conseguido la aceptación de las comunidades académicas e industrial. La base de este tipo de leyes de control, cuya capacidad para manejar dinámicas complejas se ha documentado en la literatura, es realizar prediciones del sistema a controlar por medio de un modelo. A partir de las predicciones, se calcula un perfil de controles para minimizar un función de coste definida en términos de las predicicones y de los controles futuros. Tras las primeras formulaciones se detectaron las carencias de los controladores predictivos para satisfacer determinadas propiedades esenciales, como garantizar la estabilidad del sistema nominal en lazo cerrado. Además, era bien sabido que las discrepancias existentes entre el modelo y el proceso, denominadas incertidumbre del sistema, podían afectar severamente al rendimiento. El problema de la robustez debía, por tanto, se rabordado. En esta tesis se revisan e investiganlos problemas de estabilidad nominal y robustez. En particular, la satisfacción de las especificaciones de restricciones en presencia de varias fuentes de inceretidumbre es un objetivo principal de los métodos desarrollados a lo largo de esta investigación. En primer lugar, se ha revisado los controladores que aseguran estabilidad nominal, como el CRHPC y el GPC y se han propuesto controladores equivalentes en norma 1. A continuación se ha estudiado la robustez de estas estrategias en ausencia de restricicones y se ha concluido que la aproximación de horizontes infinitos conduce, habitualmente, a mejores resultados en lo referente al rendimiento y a la robustez para valores típicos de los parámetros de sintonía. Seguidamente, se ha tratado el problema de la robustez en presencia de restriciones, y se han formulado controladores min-maz, tanto en norma 1 co