10.19665/j.issn1001-2400.2022.06.019
准最小最大优化动态输出反馈鲁棒MPC
针对包含有界干扰的约束线性参数变化系统中未知系统状态情况,设计了一种基于准最小最大鲁棒优化的动态输出反馈鲁棒模型预测控制方法.在优化控制问题中,动态输出反馈控制器采取参数依赖形式,从而可以借助线性矩阵不等式技术将优化控制问题转化为凸优化.在准最小最大鲁棒优化控制问题中,通过约束当前和预测的闭环系统状态在不同的鲁棒正不变集合之内,并且考虑当前采样时刻模型参数精确已知情况,降低了动态输出反馈控制器参数设计保守性.此外,实时估计误差集合更新采用预测的闭环系统状态在鲁棒正不变集合内的不变性进行,从而避免了通常输出反馈鲁棒模型预测控制算法中辅助优化更新估计误差集合的要求.所提出的算法不仅提升了控制性能和确保优化控制问题递归可行性,而且可降低优化控制问题求解在线计算量.当标称闭环系统收敛到平衡点时,包含有界干扰的不确定性系统稳定在平衡点附近有界集合之内,从而确保了被控系统的鲁棒稳定性.通过仿真算例验证了该方法的有效性.
模型预测控制、输出反馈、鲁棒控制、线性参数变化系统
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TL361(核反应堆工程)
陕西省自然科学基金面上项目2020JM190
2023-02-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共13页
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