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El concepto básico de control predictivo basado en modelos (MPC) ofrece la posibilidad de usar modelos no lineales para predecir la evolución futura del sistema. La consideración de modelos no línea- les en una función de coste cuadrática resulta en un problema de optimización posiblemente no convexo con varios mínimos. En este trabajo se presentan diferentes alternativas para la solución del problema del control predictivo no lineal basado en modelos de Volterra. Las opciones planteadas consisten en la utilización de un solver global no lineal incluido en Matlab, la utilización de la técnica de los momentos y, para el caso de modelos de Volterra de grado dos, la transformación del problema en uno de programación semidefinida. Se muestra mediante un ejemplo la bondad de las diferentes propuestas y la relación del coste computacional de cada opción en función de los horizontes de predicción y control.

Soluciones alternativas al control predictivo basado en modelo de Volterra