内模强化学习型模型预测控制及其在人工胰脏上的应用
杨跃男
王友清
1.北京化工大学信息科学与技术学院,北京,1000292.北京化工大学信息科学与技术学院,北京,100029
摘要：在学习型模型预测控制的框架里,迭代学习控制器被用来更新模型预测控制器的设定点.在已经发表的研究成果里,学习型模型预测控制用到的是比例型的学习率,这种学习率的学习能力有限,而且怎样设计学习增益仍然是一个开放性问题.在本文中,基于内模控制理论提出的PID型的迭代学习控制器被用来更新模型预测控制器的设定点.为了方便起见,本文提出的结合算法可称为内模强化学习型模型预测控制.本文提出的算法应用在(1)型糖尿病人的人工胰脏闭环控制上.仿真结果显示,本算法对比于比例学习型模型预测控制可以达到更好的收敛性能,而且对非重复干扰有很好的鲁棒性.
关键词：迭代学习控制模型预测控制间接型迭代学习控制内模控制人工胰脏1型糖尿病
分类号：TP273(自动化技术及设备)
资助基金：the National Natural Science Foundation of China(61074081)the Doctoral Fund of Ministry of Education of China(20100010120011)the Beijing Nova Program(2011025)
论文发表日期：2012-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 1057-1062 )
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