具有可参数化不确定性系统的对偶自适应模型预测控制

• 作者: 曹文祺 李少远
• 来源期刊: 控制理论与应用
• 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
• 年，卷（期）: 2019,（8）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 1197-1206
• 页数: 10页
• 语种: 中文
• DOI: 10.7641/CTA.2018.80324

摘要

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系统存在的不确定性而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,具有较强的保守性.本文试图将自适应控制和鲁棒控制的策略相结合,提出了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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李少远	上海交通大学自动化系	170	3277	31.0	48.0
5	曹文祺	上海交通大学自动化系	1	0	0.0	0.0