基于多步控制集的鲁棒预测控制器设计

针对有约束多胞不确定系统, 本文提出多步控制集的概念, 并将其作为终端集进而设计鲁棒预测控制器. 由于设计了一系列可变的反馈律, 鲁棒预测控制器可以得到更好的控制性能和更大的初始可行域. 另外, 利用多步控制集的特性, 本文提出了一种将预测控制器的在线计算量转移到离线完成的算法. 通过该算法, 可以有效地平衡鲁棒预测控制器的控制性能、在线计算量和初始可行域. 仿真算例验证了这些算法的有效性.     

时变不定机器人控制系统的鲁棒镇定

本文讨论了含有时变参量或扰动的机器人系统的鲁棒稳定问题，给出了该类不确定的机器人系统可鲁棒稳定化的充分条件，并且构造了一个静态可稳化鲁棒控制器。     

约束分段仿射系统的鲁棒一步预测控制

针对一类具有附加有界扰动的离散时间约束分段仿射系统,提出了一种鲁棒低复杂性的模型预测控制方法,即鲁棒一步控制.首先,基于最大鲁棒正不变集,计算系统的最大鲁棒可稳定集并作为第一步预测状态的约束集,使得产生的滚动时域控制器可以在较小的预测时域内控制最大鲁棒可稳定集.然后,在最大鲁棒正不变集外,通过构建线性矩阵不等式来分析其鲁棒稳定性.两个步骤分别确保控制器的可行性和闭环系统的鲁棒稳定性.大量的数值例子表明,和已有的控制方法相比,所得的鲁棒一步控制器具有更低的复杂性.     

基于输入状态稳定的离散广义系统预测控制

针对一类具有持续扰动和输入约束的离散广义系统, 研究其鲁棒预测控制器的设计问题. 将输入状态稳定的概念引入广义系统预测控制, 在quasi-min-max 性能指标下, 提出了广义系统双模鲁棒预测控制器的设计方法, 证明了基于双模鲁棒预测控制器的闭环广义系统输入状态稳定, 且具有正则、因果性. 数值仿真结果验证了所提出方法的有效性.

     

约束分段仿射系统的鲁棒一步预测控制

针对一类具有附加有界扰动的离散时间约束分段仿射系统,提出了一种鲁棒低复杂性的模型预测控制方法,即鲁棒一步控制。首先,基于最大鲁棒正不变集,计算系统的最大鲁棒可稳定集并作为第一步预测状态的约束集,使得产生的滚动时域控制器可以在较小的预测时域内控制最大鲁棒可稳定集。然后,在最大鲁棒正不变集外,通过构建线性矩阵不等式来寻找而二次李雅普诺夫函数以证明其鲁棒稳定性。两个步骤分别确保控制器的可行性和闭环系统的鲁棒稳定性。大量的仿真例子表明,和已有的控制方法相比,所得的鲁棒一步控制器具有更低的复杂性。     

基于神经网络与多模型的非线性自适应广义预测控制

针对一类不确定非线性离散时间动态系统, 提出了基于神经网络与多模型的非线性广义预测自适应控制方法. 该自适应控制方法由线性鲁棒广义预测自适应控制器, 神经网络非线性广义预测自适应控制器和切换机制三部分构成. 线性鲁棒广义预测自适应控制器保证闭环系统的输入输出信号有界, 神经网络非线性广义预测自适应控制器能够改善系统的性能. 切换策略通过对上述两种控制器的切换, 保证系统稳定的同时, 改善系统性能. 给出了所提自适应方法的稳定性和收敛性分析. 最后通过仿真实例验证了所提方法的有效性.     

模型不确定系统的鲁棒预测控制

针对一类脉冲传递函数描述的模型不确定系统 ,基于预测控制和鲁棒控制相结合的策略 ,提出一种鲁棒预测控制器的设计方法 ,并讨论了该方法允许的模型摄动鲁棒界 .仿真结果表明文中方法的有效性和理论分析的正确性 .     

基于神经网络与多模型的非线性自适应广义预测解耦控制

针对一类非线性多变量离散时间动态系统,提出了基于神经网络与多模型的非线性自适应广义预测解耦控制方法.该控制方法由线性鲁棒广义预测解耦控制器和神经网络非线性广义预测解耦控制器以及切换机构组成.线性鲁棒广义预测解耦控制器用于保证闭环系统输入输出信号有界,神经网络非线性广义预测解耦控制器能够改善系统性能.切换策略通过对上述两种控制器的切换,保证系统稳定的同时,改善系统性能.同时本文给出了所提自适应解耦控制方法的稳定性和收敛性分析.最后,通过仿真实例验证了该方法的有效性.     

基于神经网络与多模型的非线性白适应广义预测解耦控制

针对一类非线性多变量离散时间动态系统,提出了基于神经网络与多模型的非线性自适应广义预测解耦控制方法．该控制方法由线性鲁棒广义预测解耦控制器和神经网络非线性广义预测解耦控制器以及切换机构组成．线性鲁棒广义预测解耦控制器用于保证闭环系统输入输出信号有界,神经网络非线性广义预测解耦控制器能够改善系统性能．切换策略通过对上述两种控制器的切换,保证系统稳定的同时,改善系统性能．同时本文给出了所提自适应解耦控制方法的稳定性和收敛性分析．最后,通过仿真实例验证了该方法的有效性．     

具有时变不确定性的线性时滞系统的鲁棒H_∞控制

研究具有一般形式的不确定线性时滞系统的鲁棒 H∞ 状态反馈控制器设计问题 .基于二次 H∞ 性能概念 ,首先证明了若存在鲁棒 H∞ 动态状态反馈控制器 ,则必存在鲁棒 H∞ 静态状态反馈控制器 ,然后利用线性矩阵不等式给出了鲁棒 H∞ 静态状态反馈控制器存在的充分条件和构造方法 ,最后给出一个算例验证本文方法的有效性     

基于Backstepping设计的不确定非线性系统的预测控制

本文的目的是针对一类带有不确定性的单输入单输出的仿射非线性系统,设计一种非线性预测控制器.用反步设计思想获得具有待定参数的控制器表达式,然后用预测控制在线优化获得控制器的参数.用这种方法设计的控制器更易使闭环系统稳定,且闭环系统具有良好的动态特性.连续发酵过程的仿真结果也验证了控制器是有效的.     

一类不确定模糊模型的输出反馈鲁棒预测控制

针对一类满足扇形界条件的不确定模糊模型描述的非线性系统,提出一种输出反馈鲁棒预测控制方法．该方法将鲁棒预测控制的Min-Max优化问题转化为具有LMI约束的线性目标最小化问题,并且不需系统状态完全可测,仅仅利用系统测量输出和不可测状态的界限值来确定保证闭环系统鲁棒稳定的输出反馈控制器．仿真实验证明了该方法的有效性．     

Robust MPC for the constrained system with polytopic uncertainty

An improved method for synthesising the constrained robust model predictive controller is proposed in this study. It constructs a continuum of terminal constraint sets off-line, and achieves robust stability with a variable control horizon on-line from the very beginning and a time-varying terminal constraint set, by solving the min–max optimisation problem, which can be formulated as a linear matrix inequality problem. This algorithm not only dramatically reduces the on-line computation burden, but also guarantees the control performance by reserving at least one free control move in the whole process. Simulation results for the three-tank system with uncertain dynamic behaviour on flux coefficients are given.     

冷带轧机厚控系统自适应鲁棒输出反馈动态控制器设计

冷带轧机厚控系统可被认为是一个受外界干扰的线性不确定时滞系统.本文首先设计了标称系统下的鲁棒输出反馈动态控制器,以改善闭环系统的动静态性能;其次,在系统不需要满足不确定性匹配条件的情况下,将参数和外部扰动不确定性综合考虑.应用Lyapunov稳定性理论设计了系统不确定性上界参数的自适应估计器和系统的自适应控制器,保证了闭环系统的渐近稳定性,减小了设计的保守性;两者结合实现了板带出口厚度的有效控制.最后通过一个仿真实例说明本文所提出的自适应鲁棒控制器的有效性.     

锅炉–汽轮机系统的模糊经济模型预测控制

现代电厂的优化控制通常采用双层控制结构,上层通过优化经济性能指标获得稳态设定值,传递到下层实现设定值跟踪.然而,传统的控制结构往往会忽略动态跟踪过程中的经济性能.本文针对锅炉–汽轮机系统设计了基于模糊模型的经济模型预测控制策略.通过离线设计稳定的线性反馈控制律和可行域,来保证优化问题的递推可行性和稳定性.通过在线求解双模态经济模型预测控制优化问题,实现锅炉汽轮机系统动态过程中经济性能的提高.大范围和小范围负荷变化情况下的仿真结果表明了本文提出的模糊经济模型预测控制的有效性.     

基于二次稳定的仿真转台鲁棒控制器设计

针对摩擦力矩干扰,系统参数摄动等非线性扰动环节对仿真转台控制系统的影响,提出了基于二次稳定理论的仿真转台鲁棒控制器设计思想。分析了二次稳定理论的基本原理及设计方法,给出了某型飞行仿真转台基于二次稳定的状态反馈控制器和PID鲁棒控制器设计实例。仿真结果表明,基于二次稳定理论的控制器克服了摩擦力矩干扰以及转动惯量摄动对仿真转台的影响,实现了转台转角的精确控制,动态指标优越,满足了高精度飞行仿真转台系统的鲁棒控制要求。     

区间时滞相关离散非线性系统的鲁棒模型预测控制

针对一类带有扰动、输入约束和凸多面体不确定性的区间时滞离散非线性系统, 提出一种鲁棒模型预测控制方法. 一方面, 利用min-max 模型预测控制求解鲁棒模型预测控制器, 以研究鲁棒预测控制在范数有界意义下的扰动抑制问题; 另一方面, 充分利用时滞的上下界信息构造Lyapunov 函数以得到控制器存在的充分条件. 最后给出了闭环系统鲁棒稳定性证明.     

焦炉荒煤气传输系统多模型PI-GPC的仿真研究

充分考虑大多数焦炉荒煤气传输系统的对象特性与运行工况密切相关的实际特点,利用PI控制和广义预测控制的优点推导出一种改进型的广义预测控制策略。同时,在不同工况点下建立相应的控制器,并给出一种改进的控制器切换方法和切换之后的控制量补偿方法,以解决因为控制器切换和工艺设定值的改变而导致的切换扰动和系统的震荡、超调。通过利用改进的多模型广义预测控制,使得系统更具有鲁棒性、快速性。仿真结果证实了该控制策略的优越性。     

步进梁加热炉神经网络模型预测控制

针对步进梁式连续加热炉燃烧过程控制的温度分布非线性和滞后性,提出了一种基于非线性优化技术的神经网络模型预测控制算法。神经网络具有强大的自学习和非线性映射能力,把神经网络预测模型和非线性优化器整合为一个温度控制器,通过神经网络预测模型描述温度控制对象的动态行为,根据加热炉当前温度和出钢温度预测未来时刻的温度输出值,实现加热炉温度控制。实验结果表明,通过对网络模型进行大样本训练和对模型预测控制参数的优化,加热炉温度控制系统能快速达到控制要求,具有良好的抗干扰能力和温度跟随性能。     

Aperiodic event-triggered robust model predictive control for linear parameter-varying system with round-robin protocol

This article investigates the robust model predictive control (MPC) problem for networked control systems represented by the linear parameter-varying model, in which an event-triggered strategy and the round-robin (RR) protocol scheduling locate at the sensor-to-controller and controller-to-actuator channels, respectively. By considering the problems of system state immeasurable and communication burden in engineering application, an output feedback controller that combines the aperiodic event-triggered strategy is applied, where the triggering condition is designed in a time-varying fashion. In addition, in order to avoid unexpected data collisions, the RR protocol is utilized to schedule a shared network and guarantee the efficiency of the control system. The controller parameters are obtained by solving an online convex robust MPC optimization problem, and the feasibility of the optimization problem and closed-loop stability are also addressed. The effectiveness of the proposed theoretical results is illustrated by a numerical simulation example.