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    具有可參數(shù)化不確定性系統(tǒng)的對偶自適應(yīng)模型預測控制

    曹文祺; 李少遠 上海交通大學自動化系; 系統(tǒng)控制與信息處理教育部重點實驗室; 上海200240
    • 模型預測控制
    • 自適應(yīng)控制
    • 對偶控制
    • 不確定性
    • 動態(tài)系統(tǒng)

    摘要:控制系統(tǒng)中存在的不確定性為其性能優(yōu)化帶來諸多問題.自適應(yīng)控制和魯棒控制是針對系統(tǒng)存在的不確定性而采取的不同設(shè)計策略;前者沒有充分考慮系統(tǒng)的未建模動態(tài),而后者往往是針對不確定的最大界而設(shè)計,具有較強的保守性.本文試圖將自適應(yīng)控制和魯棒控制的策略相結(jié)合,提出了一種在模型預測控制中利用未來不確定信息的對偶自適應(yīng)模型預測控制策略.該策略將系統(tǒng)中由未建模動態(tài)引起的不確定性參數(shù)化表達,并為其設(shè)定邊界約束,作為優(yōu)化問題中新的約束,在優(yōu)化控制目標的同時減小系統(tǒng)不確定性對控制的影響.仿真結(jié)果表明,本文提出的算法較傳統(tǒng)自適應(yīng)模型預測控制算法,對于系統(tǒng)存在的不確定性由于在迭代過程中采用參數(shù)化描述,得到了更好的系統(tǒng)性能,且具有更好的收斂性.

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