一种基于集结的鲁棒MPC控制器(英文)

针对存在有界外界扰动的有约束线性系统 ,本文提出了一种新的MPC控制器ABRM PC .一方面 ,通过引入输入幅值衰减集结策略 ,使得各时刻优化的变量数大大减少 ,简化了在线计算 ;另一方面 ,在对各步的扰动进行了考虑之后 ,得到新的状态约束 ,可保证系统实际状态始终处于原约束域内 .本文重点对如何得到下一时刻的可行解进行了研究 ,指出了衰减系数的上界应满足的条件 ;而后证明了系统输入将最终趋于零 ,同时该控制器可使处于不变集之外的系统状态趋向于不变集 ,从而使系统具有鲁棒稳定性 .

基于终端凸集约束的新MPC控制器

针对一类离散系统,研究了带有终端约束凸集的M PC控制问题.通过离线设计一组椭圆不变集,并将其组合成一个终端约束凸集,其中凸集参数作为在线优化变量.在线运算时,根据实际的终端状态即时地选择合适的终端不变集,从而有效地扩大了系统的可行域.分别给出了设计M PC控制器的离线和在线算法,仿真实例说明了该方法的有效性.

基于虚拟测试的车辆横向MPC控制器的设计

针对智能汽车的横向控制,设计一种基于MPC控制原理的控制器,并通过Matlab构建虚拟测试场景和车辆动力学模型,对控制器进行仿真分析。

MPC控制器的性能监视

本文介绍了MPC控制器的一种性能指标。该指标以MPC控制器在滚动优化中预计达到的稳态目标作为评估基准,没有苛刻的假设条件,且易于现场实时获得。以Honey鄄well公司的RMPCT多变量控制器为例,就干扰、模型误差等对性能指标的影响进行了仿真实验。

考虑参数估计的MPC算法的商用车车道保持控制

设计了一种考虑参数估计的模型预测控制(MPC)算法的、智能辅助驾驶的商用车的车道保持算法,对于难以直接测量的质量和横向速度进行估计。建立车辆动力学模型和状态误差方程,通过扩展Kalman滤波(EKF)和递推最小二乘法(RLS)分别对车辆的横向速度、质量进行估计。基于估计得到的车辆参数,设计MPC车道保持控制器。构建硬件在环(HIL)仿真平台,设置不同的测试工况对车道保持算法进行了验证。结果表明:与普通MPC相比,在偏移回正工况中,车辆纠偏消耗的时间减少28.6%,并且超调量更小;高速路工况的横向位置偏差的均方根误差减小了4.2 cm。该方法提升了纠偏能力和跟踪精度,降低了传感器成本。

基于非线性MPC的电动赛车驱动防滑控制

文章采用非线性模型预测控制(model predictive control,MPC)方法实现轮边驱动电动赛车的驱动防滑控制。为了实现电动赛车良好的纵向加速和轮胎抓地性能,将车轮滑移稳定区作为非线性模型预测时域约束,建立轮边电机滑移率控制模型;结合赛车空气动力学套件和轮胎特性,在MATLAB/Simulink软件中建立驱动防滑模型成本函数来平衡目标滑移率、目标扭矩变化率和最大扭矩限制等多个目标;通过CarSim和MATLAB/Simulink的联合仿真并结合半实物在环台架试验验证模型的有效性和可靠性。联合仿真和试验验证结果表明,该文方法可以有效地提升赛车的纵向性能。

基于VMD和MPC的电动汽车-火电机组联合调频控制

合理的调频指令分配策略以及有效的指令跟踪控制方法是利用集群电动汽车(aggregate electric vehicle,AEV)联合火电机组开展调频控制、改善调频质量、提高调频经济性的关键。基于此,文中提出基于变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)和双层模型预测控制(model predictive control,MPC)的AEV参与系统调频控制策略。首先,设计AEV联合传统火电机组的频率协调优化控制结构,建立火电机组及负荷频率控制模型,同时将AEV转化为虚拟调频单元,构建在AEV参与下系统单区域多机组负荷频率控制模型;然后,利用VMD将电网调频指令信号分解为含不同频率成分的本征模态函数,整合高频分量作为AEV的调频指令,低频分量作为火电机组群的调频指令,并通过双层MPC分别在AEV和火电机组群内部实现调频指令的优化再分配及跟踪控制;最后,对所提控制策略进行仿真验证。结果表明所提控制策略可实现对系统频率的有效调节,且兼顾了调频的经济性和动态性能。

基于紧约束鲁棒模型预测控制的无人车辆轨迹跟踪控制

针对无人驾驶车辆的轨迹跟踪问题,基于车辆非线性动力学模型,设计了一种紧约束鲁棒模型预测控制(MPC)方法。首先,利用魔术公式轮胎模型,结合车辆3自由度系统,构建了具有有界干扰的车辆线性离散误差模型;其次,采用紧约束控制策略设计系统的鲁棒优化问题;最后,通过在线优化得到最优控制序列,并离线构造之后多个时刻满足约束条件的可行控制序列。仿真结果表明,所提算法能够使车辆稳定快速跟踪上参考轨迹并有效提高系统计算资源利用率。

基于模型预测控制的双轮平衡轮椅轨迹跟踪

为实现双轮平衡轮椅的自主循迹出行,根据欧拉-拉格朗日方程建立双轮平衡轮椅的动力学模型,通过差动几何模型建立运动关系,采用Pure Pursuit算法规划系统的目标运动状态,分别采用模型预测控制(model predictive control,MPC)及线性二次型最优控制(linear quadratic regulator,LQR)对双轮平衡轮椅进行平衡控制及运动状态追踪。通过软件Simulink搭建双轮平衡轮椅控制仿真系统,验证双轮平衡轮椅系统分别采用LQR和MPC控制器时的轨迹跟踪效果及跟踪平稳性。仿真结果表明:MPC控制器的动态响应速度较LQR控制器快,MPC控制器作用下车体能快速恢复稳定状态;轨迹跟踪时,MPC控制器在启动转向及终点位置对车体倾角及速度的稳定控制优于LQR控制器。

基于磁流变阻尼器高速列车半主动座椅悬架控制方法对比研究

在建立了高速列车“座椅-车体-构架”三自由度模型系统基础,分别提出了基于磁流变阻尼器的MPC控制、天棚阻尼控制、模糊控制半主动控制策略,并进行仿真分析。研究结果表明:与被动控制相比,施加半主动控制后的座椅振动加速度均方根值均有所减小,其中采用天棚控制、模糊控制和MPC控制的座椅加速度均方根值分别减少了25.37%,17.67%和16.38%;从频域角度而言,三种控制方法都能降低座椅5 Hz频带内的振动幅值;虽然天棚阻尼控制对座椅5 Hz频带内的幅值降低最大,但同时会造成座椅5 Hz以上的振动幅值增加,而MPC和模糊控制方法对座椅5 Hz以上的振动幅值没有明显影响。

基于KL散度工况识别的混合动力汽车队列的分层控制

针对混合动力汽车队列行驶过程中工况的适应性问题,提出了一种基于KL(Kullback-Leibler)散度工况识别的分层控制方法。上层控制器利用车—车通信技术,获取队列中前车状态信息,采用模型预测控制(MPC)算法,实现队列纵向控制,并计算出最优跟车车速;下层控制器基于典型工况,离线求解需求功率的转移概率矩阵,并通过Q-Learning算法训练最优Q表嵌入整车模型中;在行驶中以固定时间长度在线更新转移概率矩阵,采用KL散度进行工况识别,根据识别的工况类型,结合当前时刻车速、需求功率和电池荷电状态(SOC),通过在线查表实现转矩分配。结果表明:与未考虑工况识别策略相比,本策略的油耗降低了8.6%;与作为基准的动态规划(DP)相比,增加了4.8%;在与DP油耗基本保持相同的前提下,该策略离线仿真时间缩短21%,不仅能够在线应用,还能实时适应工况变化。

基于NMPC-PID的大型风力机独立变桨控制

大型风力机的不平衡载荷会使叶片断裂,造成事故从而减短其使用寿命。针对大型风力发电系统在高风速区的不平衡载荷问题,提出一种NMPC-PID的独立变桨载荷控制方法。非线性模型预测控制(NMPC)用于及时调整风机桨叶的桨距角,PID控制则用于消除塔架振动的影响。运用机制方法在仿真平台搭建风力发电系统模型,运用所提控制策略进行仿真实验,并在两种情况下与模型预测控制方法(MPC)进行对比,验证了所提控制策略的可行性与有效性。

基于MPC的SMES多目标控制

模型预测控制(model predictive control,MPC)性能优越,响应迅速而且可实现多目标控制,已受到广泛关注并逐步应用于大功率变流器,特别是在具有高功重比的超导储能磁体(superconductor magnetics energy storage,SMES)控制系统中,应用前景十分广阔。本文提出的基于MPC的SMES多目标控制,不仅实现SMES线圈在储能时较高精度的电流跟踪,同时可控制SMES线圈充放电时电流变化速率,避免较大的电流冲击,而且能够提高其响应速度与精度。通过搭建仿真实验平台验证了本文提出的SMES系统储能稳流性能、功率平衡稳定性能、动态性能以及充放电速率的控制性能。并与基于PI控制的系统进行比较,结果表明基于模型预测控制的SMES系统不仅可以实现稳态时较高精度的电流跟踪,而且可以实现充放电时电流变化速率的控制。

木塑材料3DP打印机运动控制系统轨迹跟踪研究

针对木塑材料3DP打印机运动控制系统X轴负载较大而导致CoreXY机构在进行开环控制时打印精度较差的问题,研究3DP打印机的模型预测控制(MPC)智能轨迹跟踪算法,提高打印精度和打印速度。基于黏结剂喷射(3DP)成型工艺和CoreXY机构的传动特点设计了木塑材料3DP打印机运动控制系统,提出了一种适用于3DP打印机的MPC轨迹跟踪策略。采用笛卡尔坐标系下近似圆形切片的打印轨迹作为参考轨迹,建立CoreXY机构A、B电机闭环系统的预测模型,运用MPC理论将打印速度和精度的多约束最优控制问题变为带约束的二次函数进行求解,对比参考轨迹与实际打印轨迹之间的误差,进而研究不同打印速度对轨迹跟踪效果的影响。对仿真结果进行分析计算得出,打印速度在80~400 mm/s范围内,3DP打印机的喷胶位点均可实现对参考轨迹的较准确跟踪,A、B电机皮带位移最大横向误差分别为0.0097和0.0060 mm,X、Y轴横向误差的平均绝对误差分别为0.357和0.362 mm。对比PID控制,MPC控制策略的各项衡量指标都更优,且参数更易整定,横向误差更小,提高了3DP打印机喷射路径的准确度和效率。随着打印速度的降低,MPC控制器的横向误差逐渐减小,系统的轨迹跟踪效果更准确和稳定,最终绘制参考轨迹与实际轨迹形状基本重合。

通信故障下蒸汽发生器水位MPC/DDPG切换控制

针对核动力蒸汽发生器系统存在未知通信故障、多变工况等复杂因素,提出蒸汽发生器水位模型预测/数据驱动切换控制方法。首先,进行深度强化学习(deep deterministic policy gradient,DDPG)数据驱动控制器设计,包括状态参数选取、动作参数设计、奖励函数设计、isdone条件设计与网络设计等。在蒸汽发生器控制系统没有发生通信故障时,DDPG控制器正常运行。在此基础上,设计模型预测(model predictive control,MPC)补偿控制器来抵御通信故障,在发生通信故障时,系统切换到MPC控制器来补偿丢失的数据。仿真结果表明:在典型外部输入下,蒸汽发生器水位MPC/DDPG切换控制器均能获得良好的控制性能,并且针对未知故障表现出了较好的稳定性和安全性。

基于MPC算法的车辆自适应巡航系统分层控制研究

以前车加速度为参考,考虑跟车效率、行车安全性等因素,建立了车辆的自适应巡航控制策略;设计了基于模型预测控制算法(MPC)计算期望加速度的上层控制器;建立了逆纵向动力学模型计算节气门开度或制动力,实现自适应巡航功能的下层控制器。通过Matlab/Simulink和Carsim软件的联合仿真对巡航工况、巡航-跟车综合工况进行验证,结果表明:该控制方法能够使车辆获得理想的巡航速度,实现车辆在安全车距下较好地跟踪前车。

基于SVM和MPC的数字蚯蚓生物反应器温度及相对湿度动态预测控制

为实现自动控制蚯蚓生物处理反应器处理城市污泥过程中温度和相对湿度,采用SVM(support vector machine)技术结合MPC(model predictive control)模型控制技术建立自动控制模型,准确调节蚯蚓反应器内强耦合的温度和相对湿度,在预定时间有效地控制实际温度和相对湿度达到预设目标。

多变量预测控制在异构脱蜡装置中的应用

介绍了潞安公司异构脱蜡工艺及控制现状,针对煤基油各单元物料平衡采用常规PID控制效果不理想的问题,采用多变量预测控制(MPC)技术对其进行改造,结合工艺人员实操经验进行建模和控制器设计,实现了对异构脱蜡装置全流程的精细化控制。工业应用效果表明:MPC系统投用后,可稳定加热炉出口温度,优化塔内温度分布和稳定控制关键设备液位,关键被控工艺参数标准偏差降低35%以上,各基础油的产量、质量均得到有效提升。

车辆自适应巡航下的MPC方法的研究

提出了一种新颖的车辆自适应巡航控制(ACC)系统,该系统可以在保障跟车距离的同时,提升车辆的燃油经济性。基于模型预测控制(MPC)进行ACC的上层控制器搭建,并在此基础上采用高斯过程回归(GPR),网格搜索(GS)和自适应方法进行三轨参数调整,将控制域和预测域调整到最优状态。此外,为了减少计算量并提高稳定性,系统采用了粒子群优化算法(PSO)对系统进行升级改进。仿真结果表明,基于MPC控制的车辆自适应巡航控制系统可以在保证良好跟踪性能的同时降低燃油消耗率。

自适应双时域参数MPC的智能车辆路径规划与跟踪控制

为解决过度避障,基于车辆点质量模型,采用非线性模型预测控制(MPC)算法,设计了新型避障功能函数,建立自动驾驶车辆路径跟踪性能综合评价指标,得到最优预测时域和控制时域参数,设计自适应双时域MPC参数路径跟踪控制器。搭建规划层和控制层集成的联合仿真平台,进行仿真试验。结果表明:在180个障碍物点下,避障功能函数可避免过度避障,且计算时间仅增加0.294 ms。采用局部避障路径规划与路径跟踪控制集成结构时,在多静态障碍物场景与动态障碍物场景下,车速为65 km/h时,最大横向误差偏差减小0.169 m,最大横摆角速度减小3.196(°)/s。