采用dsDNA-MC优化的非线性系统预测控制

将基于DNA双链结构的膜计算优化方法（dsDNA-MC）用于输入受限的非线性预测控制器设计,提出了基于dsDNA-MC优化的非线性系统预测控制算法。在对单输入单输出非线性系统预测控制分析的基础上,将非线性系统预测控制问题归结为具有输入约束的非线性系统优化问题,并采用dsDNA-MC算法来求解这一问题。仿真结果表明该算法可行、有效。     

信息物理环境下不确定系统的随机分布式预测控制

针对信息物理系统环境下可能发生的信息丢包问题,提出一种随机分布式预测控制的分析与设计方法.考虑控制器端到执行器端的传输丢包,采用马尔科夫过程对这一丢包过程进行描述.通过对马尔科夫跳变的线性模型进行增广,研究一种具有随机丢包不确定系统的分布式预测控制方法;将系统分解成多个子系统进行描述,研究基于最小最大化优化的分布式预测控制器设计方法,并提出基于迭代交互的子控制器协调算法.将随机分布式预测控制算法在实际电机系统中进行仿真测试,以验证所提出方法的有效性.     

多速率分段线性系统预测控制的显式设计

针对输出采样周期是输入更新周期N倍的多速率分段线性(Piecewise linear, PWL)系统, 本文提出了保证稳定性的显式预测控制器设计方法. 首先, 基于动态规划原理将预测控制优化问题分解为多个单级优化问题; 然后, 根据分段线性系统各子模型以及目标函数的具体形式, 进一步将各单级优化问题分为若干个子问题, 再利用多参数二次规划(Multiparametric quadratic programming, MP-QP)方法求解;最后,通过比较各子问题的解从而得到系统的最优显式控制律. 在设计过程中, 将系统的最大正不变集作为优化问题的终端约束集, 从而保证了系统的稳定性. 仿真结果表明本文提出的显式预测控制方法能够有效降低多速率分段线性系统的在线计算时间, 在保证系统稳定性的同时, 满足其对输入更新速度的要求.     

非线性系统有输入饱和时基于平方和的鲁棒模型预测控制器

本文针对带有参数不确定和输入饱和的单输入单输出(SISO)仿射非线性系统,利用反馈线性化,将非线性系统转化为带有扰动和状态依赖输入饱和的多胞线性参变(LPV)模型,进而提出一种基于平方和(SOS)的鲁棒模型预测控制器(RMPC)设计方法.基于多胞RMPC控制器,设计加权状态反馈控制律,通过引入范数有界定理,确保扰动下预测状态收敛到不变集内,并利用勒让德多项式近似和SOS技术,将状态依赖输入饱和约束转化为多项式凸优化问题,以获得实际和辅助状态反馈律,所设计的SOS-RMPC控制器能够保证闭环系统的稳定性.通过与常规多胞RMPC控制器的仿真比较,验证了本方法的有效性,并进一步仿真分析了勒让德多项式阶次对控制器性能的影响.     

具有大不确定性对象的分层切换控制方法

针对大模型不确定性对象的控制问题,提出了一种基于鲁棒控制理论的多模型分层切换控制方法.为减少覆盖不确定性需要的模型数量,采用多个乘性不确定模型来描述对象,并应用LMI方法设计控制器集合.考虑鲁棒控制中常用系统增益来度量不确定性,设计了一种基于不确定性增益估计的切换指标函数,并据此将控制器集合中合适的控制器连接到反馈回路中.理论分析表明系统BIBO稳定,且具有一定的扰动抑制能力.仿真实验结果验证了控制方法的有效性.     

一类具有非线性扰动的多重时滞不确定系统鲁棒预测控制

针对一类具有非线性扰动且同时存在多重状态和输入时滞的不确定系统, 提出 一种鲁棒预测控制器设计方法. 基于预测控制滚动优化原理, 运用Lyapunov稳定性 理论和线性矩阵不等式 (Linear matrix inequalities, LMIs)方法, 首先近似求解无限时域二次性能指标优化问题, 然后优化非 线性扰动项所应满足的最大上界, 定量地研究鲁棒预测控制在范数有界意义下的扰动抑制 问题, 并给出了鲁棒预测控制器存在的充分条件. 最后通过仿真验证了所提方法的有效性.     

关于滞后不确定系统的变结构控制与仿真

研究变结构优化控制,对于含有状态滞后和输入滞后的不确定离散时间系统,采用传统的变结构控制器设计方法,很难解决控制输入滞后对系统性能造成的影响,并使系统抖振和控制输入切换幅度过大的问题,控制效果不理想.为解决上述问题,对状态滞后和输入滞后相同的一类不确定离散时间,进行变结构控制器的设计.根据系统滑模面可达条件,用系统模型不确定项进行等效替换处理,提出改进的变结构趋近律.利用趋近律设计的控制器克服了系统抖振和控制输入切换幅度过大的问题.仿真结果表明,控制器不仅能够保证系统具有良好的稳态和动态性能,同时动态过程中控制量的切换幅度也可以控制在要求范围内.     

基于系数图法的多输入多输出系统控制器设计方法

多输入多输出系统的交互作用会限制适用于单输入单输出系统的多种先进设计方法的使用,且多数关于多输入多输出系统控制研究只重视消除交互作用的影响,忽略系统控制问题,这样不但弱化系统的鲁棒性,且设计过程复杂,解耦后系统阶次也较高.鉴于此,提出一种基于系数图法的多入多出系统的控制器设计方法,将多输入多输出系统解耦问题转化为参数优化问题.首先,给出目标函数和两个线性约束条件,通过在频域基于粒子群算法优化目标函数,从而设计补偿器实现解耦;其次,基于系数图法确定控制器结构及参数整定,兼顾系统的稳定性和鲁棒性;最后,通过仿真实验验证所提出方法的有效性.     

多采样率不确定离散时滞系统的鲁棒预见控制

研究一类输入多采样率型不确定离散时滞系统的鲁棒预见控制问题.首先,利用离散提升技术从形式上消除输入时滞和多采样率特点,将多采样率不确定系统的鲁棒预见控制问题转化为一个普通的单采样率不确定系统的鲁棒预见控制问题;然后根据预见控制的基本方法,构造出包含未来目标信息的扩大误差系统,并对其相应的标称系统设计预见控制器;最后,根据所设计的控制器和Lyapunov稳定性理论,给出不确定闭环系统的鲁棒稳定性判据.数值仿真结果验证了所提出设计方法的有效性.     

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.