控制理论与应用

作者：曹文祺,李少远

单位：上海交通大学自动化系,上海交通大学自动化系

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

基金：国家自然科学基金重点项目

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不确定性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, 具有较强保守性. 本文试图将自适应控制和鲁棒控制的策略结合, 提出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.

来源：2019年第8期

《控制理论与应用》期刊编辑部

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