Laguerre Based Discrete Model Predictive Control Of Quadruple Tank Process
Résumé: This thesis discussed an improved model predictive controller (MPC) for the QuadRuple Tank system by using the Laguerre functions. The set of Laguerre networks is introduced to describe the future control increment trajectory, which has fewer parameter to adjust. The improved model predictive controller have the advantages of the traditional model predictive control, which has the good control performance to deal with multivariable and constrainted systems. Besides, the number of parameters required in the optimization algorithm is fewer than the one required by the conventional MPC and the computation load online was also reduced. It is shown that the proposed MPC makes the closed-loop system asymptotically stable in the presence of input and output constraints. Simulation studies with comparisons on minimum and non-minimum phase cases for the QuadRuple Tank are carried out, and the results illustrate the effectiveness of the proposed control algorithm.
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