Implementación de Controladores Predictivos UtilizandoADMMy Estructuras en Semi-Banda

Abstract

En este proyecto se ha querido llegar una implementación del método ADMM más óptima para la formulación para tracking del MPC. Para ello ha sido necesario estudiar desde los conceptos más básicos hasta los más avanzados. Se ha introducido al problema de optimización convexa para poder desarrollar los algoritmos que permitan resolver las formulaciones del MPC. Se ha profundizado en distintas formulaciones del MPC y en cómo resolverlas con los métodos desarrollados en el proyecto. El objetivo principal del proyecto radicaba en conseguir mediante la descomposición de una matriz en semibanda conseguir unos tiempos de ejecución más óptimos para el método ADMM que los del método clásico usado para el MPCT, EADMM. Los resultados obtenidos en el desarrollo del proyecto han sido que no solo el método ADMM tiene más rango de aplicación y ofrece más estabilidad, sino que también es más rápido.

In this project, the aim was to achieve an optimal implementation of the ADMM method for the MPC for tracking formulation. To do this, it was necessary to study from the most basic concepts to the most advanced ones. Convex optimization has been introduced to tackle the problem, allowing the development of algorithms to solve MPC formulations. Various MPC formulations and their resolution using the methods developed in the project have been explored. The main goal of the project was to achieve more efficient execution times for theADMMmethod compared to the classical method used for MPC tracking, EADMM, by decomposing a matrix into a semi-band structure. The results obtained in the project’s development show that not only does the ADMM method have a wider range of applications and offer more stability, but it is also faster.