基于卡尔曼预测估计器的输入加权预测控制算法

• 作者: 张素君 赵建军
• 来源期刊: 河南大学学报（自然科学版）
• 学科: 数学
• 关键词: 卡尔曼预测估计器 输入加权 预测控制 输入约束
• 年，卷（期）: 2007,（1）
• 所属期刊栏目: 自动化基础理论与信息技术
• 页码范围: 81-84
• 页数: 4页
• 分类号: O174.2
• 字数: 3450字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-4978.2007.01.018

摘要

针对噪声环境下输入带有约束的系统,传统的方法要处理一个二次规划问题.本文提出用最小化无约束二次性能指标得到的输入控制量的加权和代替该时刻的输入作用于系统.用这种方法将不存在不可行问题,使得控制输入的振荡范围减小,能大大减小违反约束的机率.仿真结果证明了算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵建军	河南大学先进控制与智能信息处理研究所	50	230	8.0	11.0
2	张素君	河南大学先进控制与智能信息处理研究所	2	26	2.0	2.0