针对具有外界扰动的线性定常(Linear time invariant,LTI)系统,本文研究了其鲁棒预测控制器(Robust model predictive control,RMPC)的设计方法.设计采用了混合的H2/H∞控制方法以有效地兼顾系统的抗干扰能力和闭环控制性能.同时,为了...针对具有外界扰动的线性定常(Linear time invariant,LTI)系统,本文研究了其鲁棒预测控制器(Robust model predictive control,RMPC)的设计方法.设计采用了混合的H2/H∞控制方法以有效地兼顾系统的抗干扰能力和闭环控制性能.同时,为了降低设计的保守性,设计利用闭环多步控制策略以扩大控制器的可行范围,改善系统控制性能.进而,为了便于实际实施,提出该RMPC的简化设计,通过将大部分在线计算量离线完成以降低鲁棒预测控制器的在线计算量.展开更多
对平面两关节直接驱动机器人 ,提出一种同时将闭环极点配置到满足动态响应区域内的变增益 L PV鲁棒 H∞ 控制器设计新方法。利用 L PV的凸分解方法 ,将机器人模型化为具有凸多面体结构的L PV模型 ,然后利用 L MI技术对凸多面体各顶点分...对平面两关节直接驱动机器人 ,提出一种同时将闭环极点配置到满足动态响应区域内的变增益 L PV鲁棒 H∞ 控制器设计新方法。利用 L PV的凸分解方法 ,将机器人模型化为具有凸多面体结构的L PV模型 ,然后利用 L MI技术对凸多面体各顶点分别设计满足 H∞ 性能和闭环极点配置的反馈增益 ,再利用各顶点设计的反馈控制器综合得到具有凸多面体结构的 L PV控制器。仿真结果验证了该控制器可使机器人随关节位置变化始终具有良好的控制性能。展开更多
文摘针对具有外界扰动的线性定常(Linear time invariant,LTI)系统,本文研究了其鲁棒预测控制器(Robust model predictive control,RMPC)的设计方法.设计采用了混合的H2/H∞控制方法以有效地兼顾系统的抗干扰能力和闭环控制性能.同时,为了降低设计的保守性,设计利用闭环多步控制策略以扩大控制器的可行范围,改善系统控制性能.进而,为了便于实际实施,提出该RMPC的简化设计,通过将大部分在线计算量离线完成以降低鲁棒预测控制器的在线计算量.
文摘对平面两关节直接驱动机器人 ,提出一种同时将闭环极点配置到满足动态响应区域内的变增益 L PV鲁棒 H∞ 控制器设计新方法。利用 L PV的凸分解方法 ,将机器人模型化为具有凸多面体结构的L PV模型 ,然后利用 L MI技术对凸多面体各顶点分别设计满足 H∞ 性能和闭环极点配置的反馈增益 ,再利用各顶点设计的反馈控制器综合得到具有凸多面体结构的 L PV控制器。仿真结果验证了该控制器可使机器人随关节位置变化始终具有良好的控制性能。