基于闭环子空间辨识的自适应预测控制器设计

针对存在噪声干扰的线性系统,提出了一种基于闭环子空间辨识的自适应预测控制器设计方法。结合PI控制律,通过采用比例积分形式的目标函数,推导具有比例积分结构的闭环子空间预测控制算法,结合递推方法和滑动窗口方法将算法在线实施,并分别采用双曲变换法与快速滑窗算法进行快速Cholesky分解更新。该方法整合模型辨识与控制器设计,是一种数据驱动的方法,能够有效抑制超调,控制作用更加平滑,具有较高的在线计算效率。仿真结果表明,该方法能够对存在噪声的系统起到良好的控制效果。

基于递推闭环子空间辨识的自适应预测控制方法

针对存在噪声干扰与时变特性的线性系统的模型不确定性问题,提出了一种基于递推闭环子空间辨识的自适应预测控制方法.通过结合PID(proportional-integral-derivative)控制采用新的目标函数,对闭环子空间预测控制算法进行改进,推导出具有类似PID结构的闭环子空间预测控制算法;采用固定输入输出数据集大小的递推方法将改进后的算法在线实施,通过采用一种简单直观的更新方法代替LQ分解,有效提高了在线计算效率.最后,通过仿真实验验证了方法的有效性.