无偏模型预测控制综述

无偏(静差)模型预测控制(Model predictive control, MPC)的设计目标是使被控变量渐近地跟踪设定值, 这类控制方法直接关系到闭环系统的跟踪性能和抗扰性能.由于可以有效处理不可测扰动、模型失配等, 无偏MPC具有很强的工程应用价值, 但是在理论方面并没有得到充分重视.近30年来, 围绕无偏MPC的原理、分析和设计展开了一系列的研究工作, 并取得了系统性的研究成果.当前的一些研究结果大多分散在不同的参考文献中, 缺少全面的梳理和呈现.本文的主要工作包括回顾常见无偏控制方法, 综述当前无偏MPC的研究进展, 并探讨一些潜在的研究方向.     

一类干扰有界约束非线性系统的鲁棒模型预测控制

针对一类干扰有界约束非线性系统设计了基于控制不变集切换策略的鲁棒模型预测控制算法.针对非线性系统线性化之后的结果,给出了平衡点的非线性标称系统控制不变集的计算方法.然后在考虑线性化误差和加性有界干扰影响的基础上,构造了平衡点附近最小鲁棒正不变集.结合不变集切换策略和Tube不变集控制方法,提出了干扰有界约束非线性系统的不变集切换策略.最后将该算法应用到一类典型的非线性化工过程连续搅拌反应釜(CSTR)中,仿真结果验证了算法的有效性.     

一类模型不确定系统的最优跟踪性能

在内模控制(IMC)结构下,对控制能量存在约束时一类不确定系统所能达到的最优跟踪性能进行了探讨．首先针对一类相加模型误差的描述,定义了一个平均意义上的包含跟踪误差和控制能量的性能指标．然后通过谱分解极小化该性能指标,导出一个最优的控制器设计方法,可以兼顾模型不确定性和控制能量约束,在实际控制系统设计中可用来对最优跟踪性能和控制能量进行预估．     

时滞不确定系统DMC约束控制鲁棒性仿真研究

建立了研究DMC约束控制鲁棒性较有效的仿真模型,通过该仿真模型,可以方便地研究系统的有关参数对鲁棒性的影响,仿真结果表明,选择一定的参数,DMC约束控制有较大的模型失配范围和对干扰的有效抑制能力。     

时滞不确定系统DMC约束控制的鲁棒性条件

讨论具有控制变量约束的时滞线性不确定系统DMC算法的鲁棒稳定性充要条件,共有两个部分：1）线性时滞DMC约束控制算法,通过在预测模型中引进模型误差补偿时ε1（k)和干扰修正量ε2（k)来补偿预测输出,减小预测误差;2）给出闭环系统鲁棒稳定的充要条件,得出了保证系统鲁棒性的模型误差,干扰、预测误差、跟踪误差以及期望输出各量之间的定量关系。     

约束不确定非线性系统的鲁棒优化镇定

针对状态和输入约束不确定非线性仿射系统,提出一种鲁棒镇定的优化控制器设计方法.基于弱鲁棒控制Lyapunov函数概念,构造一个参数可调控制器.再利用LaSalle定理和逆优化理论,验证该控制器的鲁棒镇定性和逆最优性.进一步,采用滚动优化原理在线计算控制器的可调参数,实现闭环系统的鲁棒优化镇定.最后对一个开环不稳定振荡器系统进行鲁棒优化镇定,其结果验证了文中方法的有效性.     

有界扰动系统高效鲁棒预测控制器设计

具有有界扰动的有约束线性系统是一类常见的不确定系统. 针对此类系统, 本文借鉴扰动不变集方法, 通过离线设计两个椭圆不变集以降低以往设计的保守性, 进而提出一种有界扰动系统的高效鲁棒预测控制器(SD–ERPC)的设计方法. 该方法能够较好地处理扰动对系统的影响, 在减小控制器在线计算量的同时, 扩大原ERPC设计的初始可行域, 且具有较好的控制性能. 文中给出了SD–ERPC控制器可行性和鲁棒稳定性的理论证明,并通过仿真算例验证了该控制器的有效性.     

一类非线性不确定系统的鲁棒跟踪

讨论一类含有时变不确定性的非线性不确定系统的鲁棒跟踪问题，其中的未知参数变量以非线性形式出现。通过构造适当的Ｌｙａｐｕｎｏｖ函数，给出了该类系统的鲁棒跟踪控制器的设计。     

不确定线性组合系统的分散镇定与输出跟踪

提出了不确定线性组合系统存在分散鲁棒反馈控制器和输出跟踪吕的充分条件。     

多面体不确定线性系统具有约束满足保证的预测控制(英文)

基于不变集理论, 拓展了Chiscil等人提出的约束不变预测控制方法(ICPC), 提出了一种适用于带约束多面体不确定线性系统的预测控制的框架. 其关键在于为针对标称系统设计的在线优化问题附加适当的额外的鲁棒可行约束. 若优化问题在初始阶段可行, 则此约束可保证在线优化问题始终可行, 从而保证了实际系统中约束条件的始终满足. 同时提出了闭环系统鲁棒稳定的一个充分条件, 可为成本函数的选择提供指导以保证预测控制器的鲁棒镇定.     

基于动态参考规划的鲁棒Tube模型预测跟踪控制

为实现扰动和约束作用下对系统的最优鲁棒跟踪, 提出一种动态参考规划(DRP)方法, 设计鲁棒Tube模型预测控制器(RTMPC)将系统状态驱动到以最优跟踪点为中心的扰动不变集内. 基于DRP的RTMPC控制方法, 以多步参考为决策变量, 确保在线优化递归可行性的同时, 增加在线优化的自由度; 另外, 通过设定目标函数惩罚标称状态轨迹和参考稳态之间、以及最后一步参考稳态和设定点之间的加权欧式距离, 可实现最优鲁棒跟踪.     

Robust model predictive control for constrained continuous-time nonlinear systems

In this paper, a robust model predictive control (MPC) is designed for a class of constrained continuous-time nonlinear systems with bounded additive disturbances. The robust MPC consists of a nonlinear feedback control and a continuous-time model-based dual-mode MPC. The nonlinear feedback control guarantees the actual trajectory being contained in a tube centred at the nominal trajectory. The dual-mode MPC is designed to ensure asymptotic convergence of the nominal trajectory to zero. This paper extends current results on discrete-time model-based tube MPC and linear system model-based tube MPC to continuous-time nonlinear model-based tube MPC. The feasibility and robustness of the proposed robust MPC have been demonstrated by theoretical analysis and applications to a cart-damper springer system and a one-link robot manipulator.     

约束分段仿射系统的鲁棒最小时间控制

针对一类有界附加扰动的分段仿射系统,提出了一种离线低复杂性的鲁棒预测控制方法-鲁棒最小时间控制.首先计算系统的最大鲁棒正不变集和相关的局部稳定控制律,然后基于最大鲁棒正不变集通过多参数规划离线迭代计算系统的鲁棒一步集,得到的最小时间控制器覆盖最大鲁棒可稳定集.提出的鲁棒最小时间控制确保系统状态在最小时间内进入鲁棒正不变...