Restrições terminais são tipicamente empregadas em formulações de controle preditivo para garantia de estabilidade em malha fechada. Contudo, tal garantia é perdida caso o problema de otimização associado não seja factível no instante inicial ou deixe de ser factível devido, por exemplo, à ocorrência de falhas. Este trabalho apresenta uma abordagem de gerenciamento de referência aliado ao relaxamento de restrições operacionais como forma de tratar problemas de não-factibilidade em controle preditivo. Considera-se que a não-factibilidade pode ocorrer tanto no início da tarefa de controle, em decorrência de uma condição inicial desfavorável, como pode ser causada por uma falha de atuador que reduza a faixa de valores de controle permitidos. A abordagem proposta envolve a parametrização do conjunto máximo admissível de saída (MAS) utilizado como restrição terminal na lei de controle. Evita-se assim a necessidade de se repetir a determinação do MAS durante o tratamento da não-factibilidade. Para fins de exemplo, apresenta-se um estudo de caso com um modelo de simulação.

Terminal constraints are usually employed in predictive control formulations to provide closed-loop stability guarantees. However, such guarantees are lost if the associated optimization problem is not feasible from the beginning or if it becomes infeasible due to the onset of faults, for example. This work presents an approach involving setpoint management and relaxation of operational constraints to address infeasibility problems in predictive control. It is assumed that infeasibility may occur either at the beginning of the control task, due to an adverse initial condition, or as the result of an actuator fault that reduces the range of admissible control values. The proposed approach involves the parametrization of the maximal output admissible set (MAS) employed as terminal constraint in the control law. This parametrization avoids the need to repeat the MAS determination during the infeasibility handling procedure. For illustration purposes, a case study involving a simulation model is presented.