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.

     

约束非线性系统理想点多目标安全预测控制

考虑具有状态和控制约束的仿射非线性系统多目标安全控制问题,本文提出一种保证安全和稳定的多目标安全模型预测控制(MOSMPC)策略.首先通过理想点逼近方法解决多个控制目标的冲突问题.其次,利用控制李雅普诺夫障碍函数(CLBF)参数化局部控制律,并确定系统不安全域.在此基础上,构造非线性系统的参数化双模控制器,减少在线求解模型预测控制(MPC)优化问题的计算量.进一步,应用双模控制原理和CLBF约束,建立MOSMPC策略的递推可行性和闭环系统的渐近稳定性,并保证闭环系统状态避开不安全域.最后,以加热系统的多目标控制为例,验证了本文策略的有效性.     

基于最小二乘支持向量机的双模控制

提出一种保证闭环系统稳定性的双模控制:采用预测控制将状态驱动到终端约束域,再利用局部线性控制将状态驱动到原点.在分析一类基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的预测控制的基础上,在常规的性能指标后附加了一个终端约束,并利用李亚普诺夫方法推导了确保闭环系统稳定性的4个充分条件.在此基础上,推导了基于最小二乘支持向量机的双模控制算法.仿真结果显示了算法的优越性.     

基于双模控制的焊接机器人焊缝自动跟踪系统

该文提出了一种基于双模控制的焊接机器人焊缝自动跟踪系统.系统中应用新一代激光焊缝传感器测量焊缝的位置,并采用Fuzzy-P双模分段控制进行焊缝的纠偏.系统中采用DSP作为核心控制器产生控制信号,驱动焊枪横向步进电机和纵向步进电机动作,实现焊接机器人焊枪对焊缝的实时自动跟踪.实验证明,基于双模控制的焊缝自动跟踪系统可以实现焊接机器人焊枪对焊缝的实时自动跟踪.该系统完全满足实际焊接工程的需要.     

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．     

参数自适应Sontag控制器在双模EMPC中的应用

介绍了双模经济模型预测控制(EMPC)方法,并从理论上分析了双模EMPC模式下采用Sontag控制器进行状态驱动的可行性。针对双模EMPC在状态驱动过程中出现的经济次优问题,提出了Sontag控制器参数自适应更新方案。该方案在状态驱动期间根据最有经济性能指标实时修正控制器参数,从而兼顾经济效益和稳定性。从代价函数的角度进行理论推导,确定了参数自适应更新方案的实施步骤。通过一个二阶振荡器实例展示了该方法的有效性和可行性。     

基于多面体不变集的变终端约束集RMPC

针对一类状态和输入受约束的多胞不确定线性时变系统,提出了一种基于多面体不变集的变终端约束集鲁棒模型预测控制算法.首先采用基于状态反馈增益的多面体不变集计算方法,给出了一种新的控制不变集序列构造方法,然后以控制不变集序列的并集作为终端约束集,结合在线优化和增益切换,实施变终端约束集双模鲁棒预测控制.该算法不仅有效地扩大了...     

一种基于H∞理论的鲁棒预测控制方法

融合H∞控制的鲁棒概念和预测控制的滚动优化原理,提出了一种全新的约束动态对 策预测控制方法.对有状态和控制约束的不确定线性系统,证明了闭环系统的鲁棒稳定性并给 出了鲁棒性条件.该方法同时具有H∞控制和预测控制的优点:鲁棒性和显式处理约束的能力.     

基于状态观测器的双模控制方法

对于状态不可测的输入受限线性时不变系统,提出一种基于状态观测器的控制方法. 该方法采用双模控制策略,将不变椭圆集概念同时应用于观测器的状态方程和误差方程,给出 估计状态不变性和控制输入可行性条件并给出了闭环系统的稳定性定理.仿真结果表明了所提 方法的有效性.     

基于Lyapunov方法的一类非线性系统分段线性化自适应控制

非仿射非线性系统在非线性系统领域的研究中还不够成熟.本文针对一类非仿射单输入单输出的非线性系统,采用分段线性化方法来处理对象的非线性,基于Lyapunov第二方法对分段线性化后的系统进行了自适应律的设计,并旦证明了其渐近稳定性,这为使用分段线性化方法来处理一类非线性系统提供了理论支持,基于所设计的自适应律,以电弧炉电极调节系统的自适应控制为例,进行了数字仿真.仿真结果表明了该设计方法的有效性,为处理一类非线性系统提供有益的思路.     

Novel developments in process optimisation using predictive control

In industrial practice, constrained steady state optimisation and predictive control are separate, albeit closely related functions within the control hierarchy. This paper presents a method which integrates predictive control with on-line optimisation with economic objectives. A receding horizon optimal control problem is formulated using linear state space models. This optimal control problem is very similar to the one presented in many predictive control formulations, but the main difference is that it includes in its formulation a general steady state objective depending on the magnitudes of manipulated and measured output variables. This steady state objective may include the standard quadratic regulatory objective, together with economic objectives which are often linear. Assuming that the system settles to a steady state operating point under receding horizon control, conditions are given for the satisfaction of the necessary optimality conditions of the steady-state optimisation problem. The method is based on adaptive linear state space models, which are obtained by using on-line identification techniques. The use of model adaptation is justified from a theoretical standpoint and its beneficial effects are shown in simulations. The method is tested with simulations of an industrial distillation column and a system of chemical reactors.     

基于状态方程的预测最优控制

本文提出了一种新的预测控制算法——基于状态方程的预测控制算法,推导了预测最优控制律;然后将该算法推广,提出一种关于高维系统的预测指标与状态预测算法以及最优预测控制算法,并给出该算法收敛的充分条件;最后介绍了该算法在导弹飞行控制系统中的应用及仿真结果。     

一类离散不确定系统的Tube不变集离线鲁棒模型预测控制

针对一类输入和状态受限的离散线性不确定系统,提出了一种基于Tube不变集的离线鲁棒模型预测控制方法.首先针对输入和状态约束线性时不变标准系统,设计了改进的基于多面体不变集的离线模型预测控制算法,并证明了稳定性.其次对于存在未知有界干扰的实际不确定系统,引入了Tube不变集策略,通过设计对应标准模型的最优控制序列和状态轨迹,给出了实际不确定系统的离线Tube不变集控制策略,保证系统状态鲁棒渐近稳定,并收敛于终端干扰不变集.仿真结果验证了该控制方法的有效性.     

状态反馈预测控制系统的设计及应用

通过适当调整状态反馈预测控制系统的设计参数—预测时域、控制作用衰减系数及状态反馈加权系数 ,使系统具有较好的控制性能和鲁棒性 ,在线调整设计参数方便灵活 ,实际工程应用范围增强 ,并给出了稳定塔蒸气压力控制的应用实例。     

状态反馈预测控制的结构性能及应用实例

本文分析了状态反馈预测控制系统的结构与控制性能，基于状态空间模型，使用实 测状态变量反馈，状态反馈预测控制系统是状态变量动态反馈结构．对比动态矩阵控制（DM C）、广义预测控制（GPC）和内模控制（IMC）算法，由于使用可测状态变量动态反馈结构 ，提高了控制系统抑制不可测干扰能力，改善了控制系统的鲁棒性，预测模型可适用于较大 的操作范围．预测控制系统稳定时，对阶跃型给定值及干扰静态无偏差．给出了催化裂化装 置稳定吸收系统，稳定汽油饱和蒸汽压先进控制的应用实例，先进控制系统的设计功能全部 在DCS层实现，现场运行实测数据对比表明控制效果较好．     

基于反步设计的构造性非线性预测控制算法

针对具有状态和输入约束的严格反馈非线性系统,提出一种反步设计构造性非线性预测控制算法.利用反步设计法离线构造系统的控制李亚普诺夫函数,进而得到系统的镇定可调控制器即稳定控制类.基于性能指标,滚动优化控制器可调参数,计算满足系统约束的预测控制量.进一步,运用控制李亚普诺大函数的性质建立闭环系统的稳定性.最后,应用轮式移动机器人的优化控制验证本文结果的有效性.     

Neural network based iterative learning predictive control design for mechatronic systems with isolated nonlinearity

The paper presents a new nonlinear predictive control design for a kind of nonlinear mechatronic drive systems, which leads to the improvement of regulatory capacity for both reference input tracking and load disturbance rejection. The nonlinear system is first treated into an equal linear time-variant system plus a nonlinear part using a neural network, then an iterative learning linear predictive controller is developed with a similar structure of PI optimal regulator and with setpoint feed forward control. Because the overall control law is a linear one, this design gives a direct and also effective multi-step prediction method and avoids the complicated nonlinear optimization. The control law is also an accurate one compared with traditional linearized method. Besides, changes of the system state variables are considered in the objective function with control performance superior to conventional state space predictive control designs which only consider the predicted output errors. The proposed method is compared with conventional state space predictive control method and classical PI optimal control method. Tracking performance, robustness and disturbance rejection are enlightened.     

状态反馈预测控制在双线性系统中的应用

针对可输入输出(I/O)精确线性化的双线性系统,提出了一种直接的预测控制算法。这种算法无需对系统进行线性化,避免了线性化后再引入线性控制方法而带来的复杂运算,并且由于引入状态反馈预测控制的思想,使用实测状态变量反馈,提高了控制系统抑制未知干扰的能力,改善了控制系统的鲁棒性。给出了算法使用条件和推导过程,针对氮合成反应器设计了相应的控制器。仿真结果表明,控制效果良好。     

约束多传感器线性系统的RMPC容错控制

针对一类约束多传感器线性故障系统,提出了一种基于鲁棒预测控制策略的容错控制方案．首先为多传感器线性系统设计了观测器,然后离线设计不变集列,使得时变的状态估计误差存在于相应的不变集列中,利用不变集的理论提出了一种新的故障检测的方法,最后基于鲁棒预测控制策略为故障系统设计了容错控制器,给出了闭环系统鲁棒稳定性的证明．仿真结果证明了方法的可行性。