具有可参数化不确定性系统的对偶自适应模型预测控制
曹文祺
李少远
1.上海交通大学自动化系;系统控制与信息处理教育部重点实验室,上海2002402.上海交通大学自动化系;系统控制与信息处理教育部重点实验室,上海200240
摘要：控制系统中存在的不确定性为其性能优化带来诸多问题.自适应控制和鲁棒控制是针对系统存在的不确定性而采取的不同设计策略;前者没有充分考虑系统的未建模动态,而后者往往是针对不确定的最大界而设计,具有较强的保守性.本文试图将自适应控制和鲁棒控制的策略相结合,提出了一种在模型预测控制中利用未来不确定信息的对偶自适应模型预测控制策略.该策略将系统中由未建模动态引起的不确定性参数化表达,并为其设定边界约束,作为优化问题中新的约束,在优化控制目标的同时减小系统不确定性对控制的影响.仿真结果表明,本文提出的算法较传统自适应模型预测控制算法,对于系统存在的不确定性由于在迭代过程中采用参数化描述,得到了更好的系统性能,且具有更好的收敛性.
关键词：模型预测控制自适应控制对偶控制不确定性动态系统
资助基金：国家自然科学基金(61590924)国家自然科学基金(61521063)国家自然科学基金(61673273)
论文发表日期：2019-01-01
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：10( 1197-1206 )
英文信息