控制理论与应用

作者：杨少布道,傅安琪,乔俊飞

单位：北京工业大学信息学部,北京工业大学信息学部,北京工业大学信息学部

关键词：在线滚动辨识; 模型预测控制; 奇诺多面体; 智能供水系统

基金：科技创新2030–“新一代人工智能国家科技重大专项”重大项目(2021ZD0112301), 北京市自然科学基金项目(L221005), 国家自然科学基金项目(62 003009, 62021003, 61890930–5)资助.

文章重点研究了仅利用有限输入–状态数据对未知复杂系统, 进行辨识并设计预测控制的方法. 所提出方法关键创新在于, 在时间序列上随系统运行对非线性系统建立线性模型并滚动辨识模型参数, 进而设计模型预测控制器. 首先, 考虑有限的输入–状态数据, 通过结合集合运算和求解优化问题反推拟合该组数据的线性状态空间模型; 之后, 利用模型预测算法获得下一时刻系统控制输入, 更新输入–状态数据集, 进行下一轮的参数辨识和控制量计算. 线性系统和智能供水系统实验结果表明, 所提出的方法能够实现对未知复杂系统的在线滚动辨识和优化控制.

来源：2026年第4期

《控制理论与应用》期刊编辑部

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