不确定系统的鲁棒与随机模型预测控制算法比较研究

• 作者: 苏宏业 谢澜涛 谢磊
• 来源期刊: 自动化学报
• 关键词: 不确定系统 鲁棒模型预测控制 随机模型预测控制 稳定性 可行性
• 年，卷（期）: 2017,（6）
• 所属期刊栏目: 综述
• 页码范围: 969-992
• 页数: 24页
• 字数: 18581字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16383/j.aas.2017.c170082

摘要

近几十年来,不确定系统模型预测控制的理论和应用得到了飞速发展.本文简要地回顾了不确定系统中鲁棒模型预测控制和随机模型预测控制的发展历史,总结了它们的相关应用,并较为细致地分析了线性不确定系统模型预测控制的各种主要算法.通过总结各种算法的通用模型、运作方式、问题规模,以及它们保证递归可行性、稳定性的方法,分析了部分算法可行域间的关系,揭示了各种算法的主要特点、适用场合和未来可发展方向,并通过仿真实例直观地分析了各种算法的性能和可靠性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谢磊	浙江大学智能与系统控制研究所工业控制技术国家重点实验室	69	567	13.0	21.0
2	苏宏业	浙江大学智能与系统控制研究所工业控制技术国家重点实验室	105	1588	24.0	33.0
3	谢澜涛	浙江大学智能与系统控制研究所工业控制技术国家重点实验室	1	11	1.0	1.0