一类特殊非线性多输入系统的凸NMPC重构及其在秩一双线性网络中的应用
Convex NMPC reformulations for a special class of nonlinear multi-input systems with application to rank-one bilinear networks
AI总结：
本文提出将一类特殊非线性多输入系统的非凸NMPC问题精确重构为有限个凸子问题，并应用于秩一双线性网络，通过两个数值示例验证了方法的有效性。
摘要：
我们证明了一类特殊的（非凸）NMPC问题可以通过将其重构为有限个凸子问题而获得精确解，从而将先前的结果扩展到多输入情形。我们的方法适用于一类特殊的输入仿射离散时间系统，其中包括一类在建模某些受控网络时被认为有用的双线性秩一系统。我们通过两个数值示例（包括前述秩一双线性网络）说明了我们的结果。
英文摘要：
We show that a special class of (nonconvex) NMPC problems admits an exact solution by reformulating them as a finite number of convex subproblems, extending previous results to the multi-input case. Our approach is applicable to a special class of input-affine discrete-time systems, which includes a class of bilinear rank-one systems that is considered useful in modeling certain controlled networks. We illustrate our results with two numerical examples, including the aforementioned rank-one bilinear network.
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