离线鲁棒预测控制器综合方法的改进方案

对离线鲁棒预测控制器综合方法进行改进.离线鲁棒预测控制算法离线确定一个控制律序列,对应一组吸引域;在线根据当前状态位于哪个吸引域内部(或哪两个吸引域之间)选择相应的一个控制律(或相邻的两个控制律的线性插值).引入参数Lyapunov函数得到多包椭圆型吸引域和多包二次稳定的离线控制律,改进了控制器的可行性和最优性.改进的控制器保持了稳定性以及控制律关于系统状态的连续性.

具有输入非线性的离散时间系统预测控制的稳定性分析(英文)

对存在输入非线性的系统 ,采用两步法预测控制策略 .对线性部分采用Riccati迭代矩阵满足一定条件的控制律以得到Lyapunov函数 ,进而研究了存在非线性反算误差 (由非线性方程求解误差和解饱和算法形成 )时两步法使系统保持稳定的条件 ,给出了实际系统参数调整的指导方法 .

时变不确定系统的变时域离线鲁棒预测控制

给出多包描述约束系统的鲁棒调节器的一种新方法.现有的离线方案离线构造一系列的状态反馈控制律,其中每一个控制律是通过将无穷时域的控制输入固定为唯一的状态反馈控制律而得到的.而本文在优化较大椭圆内的控制律时,使下个时刻的状态进入临近的更小的椭圆———在较小的椭圆内部,相应的控制律序列作为局部控制器.因此,本文新方法相当于给出了变时域的预测控制器,可给出更优的控制作用.仿真例子说明了新方法的有效性.

约束时变不确定离散系统的输出反馈预测控制综合

研究多包描述系统的离线型输出反馈预测控制.已有一方法首先综合状态反馈预测控制,满足输入/状态约束;而在设计观测器时,不再考虑输入/状态约束.本文则首先给出观测器,并给出一组不等式条件使得真实状态、观测状态和观测误差都保持在同一个椭圆内部,以便采用线性矩阵不等式处理输入/状态约束.基此,本文离线计算一椭圆序列,每个椭圆对应一控制律和一观测器,而在线的实时控制律和观测器则从该序列中选择,使得闭环系统具有稳定性保证.仿真例子说明了本文方法的有效性.

基于标称性能指标的离线鲁棒预测控制器综合

离线鲁棒预测控制综合算法离线确定一个控制律序列,对应一组吸引域,在线根据当前状态的位置选择相应的控制律．该类控制器在线计算量非常小,而可行性和最优性与其它综合算法相比或多或少要差一些．为此,采用标称性能指标而不是“最坏情况”性能指标来改进离线综合算法的可行性和最优性．改进的控制器保持了原有控制器的稳定性以及控制律关于系统状态的连续性．仿真结果说明了采用标称性能指标的优越性．

基于Popov定理的输入非线性广义预测控制系统的稳定性分析(英文)

对存在输入饱和约束和输入可逆静态非线性的系统 ,采用两步法广义预测控制策略。首先用线性广义预测控制策略得到中间变量 ,代表期望的控制作用 ,然后用解方程方法补偿可逆静态非线性并用解饱和方法满足饱和约束 ,得到实际的控制作用。两步法计算简单 ,特别适用于快速控制的场合。将该控制系统闭环结构转化为静态非线性增益反馈结构 ,利用Popov定理分析了该系统的闭环稳定性 ,得到了稳定的充分条件 ,并具体给出了有效的控制器参数确定算法使得稳定性结论具备实用的价值。给出了算例验证了稳定条件。

具有约束的Hammerstein非线性控制系统的设计与分析

为得到快速有效的算法 ,提出一种具有输入约束的新的两步法控制器。加入模型中间变量的约束来代替输入约束 ,并给出中间变量约束的在线确定方法。引入中间变量约束可使非线性方程总有实解 ,有利于闭环系统的稳定和提高系统的最优性能。仿真结果验证了理论分析的正确性。

采用双交叠模糊分划的T-S模糊系统的稳定性分析

研究前件变量采用双交叠模糊分划的T-S模糊系统的稳定性问题.首先针对自由系统,将连续时间系统的、基于最大交叠规则组的稳定性分析方法推广应用于离散时间系统,并采用模糊Lyapunov方法得到了稳定性的新结论.采用非并行分布补偿控制律,针对受控系统也得到了相应的结论.这些结论比已有的结果更加宽松.仿真例子验证了该稳定性结论.

输入非线性广义预测控制系统的吸引域分析与设计

对输入非线性包括输入饱和与 Hammerstein 非线性的系统，采用两步法广义预测控制(TSGPC)策略．首先不考虑输入非线性，采用线性 GPC 求解期望的中间变量，然后采用解方程的方法处理 Hammerstein 非线性并用解饱和方法满足饱和约束．将 TSGPC 转化为状态空间描述，研究该控制策略的吸引域问题．将吸引域的求解化为迭代求解的优化问题，给出了求解算法和满足给定吸引域要求的控制器的调整方法．通过仿真验证了理论结果．

Takagi-Sugeno模糊控制系统稳定性的充要条件的逼近

分析了Takagi-Sugeno(T-S)模糊控制稳定性,其中Lyapunov函数包括公共二次型Lyapunov函数、分段二次型Lyapunov函数、模糊Lyapunov函数、非二次型Lyapunov函数、齐次多项式型Lyapunov函数,控制律包括并行分布补偿控制律、非并行分布补偿控制律和齐次多项式型参数化控制律。基此,通过采用Polya定理、齐次多项式技术等,给出T-S模糊控制的稳定性的充要条件的逼近方法。

非线性分离法广义预测控制稳态特性分析

对具有输入饱和约束和Hammerstein非线性的系统,采用“非线性分离法广义预测控制(GPC)”策略,即采用线性GPC时先不考虑Hammerstein非线性,然后采用解非线性代数方程的方法处理该非线性。根据处理饱和约束和解方程的不同顺序,可得到两种“两步法GPC”和一种“非线性移去法GPC”。分析了这些方法的稳态特性,并通过仿真进行了验证。

非线性系统模型预测控制若干基本特点与主题回顾

随着线性系统模型预测控制的大量成功应用,基于非线性模型的预测控制简称非线性预测控制(NMPC)在近20年来引起了广泛关注,并取得了丰富的研究成果.本文在阐述NMPC基本原理和特点的基础上,分别从优化可行性、稳定性、鲁棒性、优化求解、吸引域等主题出发,分析并总结NMPC的研究现状.最后,在指出NMPC有待进一步深入研究问题的同时,展望当前NMPC的一些研究方向.

多变量预测控制系统稳态解的相容性与唯一性分析

多变量控制系统在结构形态上可以划分为方系统和非方系统,非方系统可进一步划分为胖系统和瘦系统.对瘦系统和胖系统,预测控制系统分别可能出现输出静差和输入稳态值不确定问题.本文从控制输入与被控输出稳态关系入手,将上述问题归结为非齐次线性方程组的相容性与唯一性问题.通过非齐次方程组解的判定定理分析了多变量预测控制系统稳态解出现相容性和唯一性问题的原因,并由此给出了双层结构控制策略及解决方案.上层稳态优化方法从理论上解决了瘦系统的相容性问题,并从胖系统的无穷多个相容解中找到最优解.下层集成控制输入目标的预测控制从根本上保证了胖系统控制输入稳态解的唯一性,并实现了方系统与非方系统预测控制在算法描述上的统一.仿真结果验证了本文提出的双层结构预测控制算法的有效性,即多变量预测控制系统稳态解既是相容的又是唯一的.

双层结构预测控制研究进展

现代工业大系统的优化控制采用递阶结构,其中以预测控制为代表的先进过程控制已经成为重要的一级.目前,主流的工业预测控制技术均采用双层结构,即包含稳态优化层和动态控制层.双层结构预测控制技术可以有效解决复杂工业过程常见的多目标优化、多变量控制的难点问题.本文简要总结了双层结构预测控制的算法,并从控制输入与被控输出稳态关系入手分析了多变量预测控制稳态解的相容性和唯一性,说明了稳态优化的重要性.针对双层结构预测控制与区间预测控制的性能比较、稳态模型的奇异性以及闭环系统动态特性等提出了一些见解,并指出了需要重点研究的主题.

基于多优先级稳态优化的双层结构预测控制算法及软件实现

研究包含稳态目标计算(Steady-state target calculation,SSTC)层和动态控制层的双层结构预测控制(Model predictive control,MPC)及其实现方法.我们将已有的辨识、优化和控制方案适当地组合并软件化.通过在多优先级稳态目标计算中引入新的变量,给出了稳态目标计算的统一表达方法,每个优先级的优化问题或是跟踪外部目标,或是放松软约束.通过仿真算例和应用实例相结合的方式验证了软件功能.

积分过程预测控制的稳态分析及反馈校正

多变量积分过程的控制,一直是预测控制理论研究与应用过程中的难点问题.现有的研究成果更多的关注于算法的实现上,而很少关注理论依据.本文从积分过程的控制输入平衡关系出发,利用线性代数方程组解的相容性原理,得到了一个适用于判断多变量积分过程设定点是否可达的判据,可以作为算法能否实现多变量积分过程无静差控制的理论依据.同时分析了传统算法无法在存在模型失配情况下对积分过程进行优化与控制的原因,利用补偿因子重新设计反馈校正环节,使改进后的算法能够实现存在模型失配过程的优化与控制,并通过仿真验证了本文提出的结论.

动态输出反馈鲁棒模型预测控制

研究了具有多包不确定性和有界噪声的系统的动态输出反馈鲁棒模型预测控制的综合方法.系统为准线性参数时变的,即系统时变参数在当前时刻精确已知,但在将来时刻未知.采用二次有界概念刻画扩展闭环系统的稳定性.本文主要创新在于提出了一种辅助优化方法,从而为下个采样时刻的主优化问题提供可靠的真实状态的界.通过连续搅拌釜式反应器控制系统验证了该方法的有效性.

非线性电液伺服系统的多滑模模糊控制

针对具有未知强非线性函数、未知控制增益的非匹配非线性电液伺服系统,结合专家语言信息和滑模控制的强抗干扰特性,提出一种多滑模模糊控制策略。通过参数的非连续投影算法,带饱和层的滑模面设计技术以及积分型李雅普诺夫设计技术的集成,使得算法提高了系统在抑制参数漂移、抖振现象、控制器奇异等方面的能力。理论证明了系统跟踪误差收敛于任意设定的滑模面饱和层内。仿真结果表明了理论分析的有效性。

状态空间模型的双层结构预测控制算法

双层结构预测控制是指先进行设定值优化、再进行设定值跟踪的预测控制.在已有的双层结构动态矩阵控制的基础上,本文给出基于状态空间模型的双层结构预测控制算法.该算法基于干扰模型和新定义的开环预测值,给出了新的开环预测模块.该开环预测模块采用Kalman滤波方法得到操作变量、被控变量的开环动、稳态预测值.基于这些开环预测值,稳态目标计算模块的基本原理同双层结构动态矩阵控制,但是具体细节上遵循状态空间方法.动态控制模块基于稳态目标计算提供的操作变量、被控变量的稳态目标(设定值),采用二次规划算法计算控制作用.仿真算例证实了该算法的有效性.

基于动态矩阵控制的双层结构预测控制的整体解决方案

本文给出一种双层结构预测控制的整体解决方案.该方案分为开环预测、稳态目标计算和动态控制三个模块.开环预测基于实测被控变量值和过去的操作变量值,在假设未来操作变量不再变化的情况下,估计未来的被控变量值.稳态目标计算根据开环预测结果和外部目标等要求,计算操作变量、被控变量的稳态目标值以及软约束的放松量.动态控制根据开环预测结果和稳态目标输出结果,计算未来的控制作用增量序列,采用经典的动态矩阵控制策略.这个整体解决方案保证了三个模块在模型、约束、目标上的一致性.该算法是在已有文献的基础上,将三个模块统一处理得到的.仿真与应用例子证实了该算法的有效性.