LQR Robusto Mediante Incertidumbre Acotada en los Datos

Abstract

[EN] This work presents the BDU technique (Bounded Data Uncertainties) and the tuning of the linear quadratic regulator (LQR) via this technique, improving the system robustness. The BDU method is stated as a Min-Max problem where the best solution is sought in the worst scenario. So a new LQR tuning method is offered by taking into account the bounds on the uncertainty. The application to multidimensional systems is not trivial since a two-point boundary value problem (TPBVP) appears, which is solved iteratively.

[ES] En este trabajo se presenta el sintonizado del Regulador Lineal Cuadrático (LQR) mediante la técnica de incertidumbre acotada en los datos o Bounded Data Uncertainties (BDU) con el fin de mejorar la robustez del sistema, planteándose como un Min-Max donde se busca la mejor solución en el peor escenario posible. Así se ofrece un nuevo método guiado de ajuste del LQR, considerando los límites de la incertidumbre. La aplicación a sistemas multidimensionales no es trivial, pues presenta la forma de un Two-Point Boundary Value Problem (TPBVP), el cual se resuelve iterativamente.