【摘 要】
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针对双层模型预测控制(Model predictive control,MPC)中出现的由于系统状态在动态控制(Dynamic control,DC)过程中超出约束集,导致下层优化不可行的问题,本文在综合控制方法
【机 构】
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上海交通大学自动化系,系统控制与信息处理教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(61590924,61521063)资助~~
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针对双层模型预测控制(Model predictive control,MPC)中出现的由于系统状态在动态控制(Dynamic control,DC)过程中超出约束集,导致下层优化不可行的问题,本文在综合控制方法的基础上提出一种新的动态控制策略,引入多包镇定域(Multi-convex hull stabilization domain,MHSD)的概念.通过离线计算多包镇定域,并根据系统每一时刻的实测状态值,在线决定(Dynamic control)层的镇定域以及相应的控制时域,结合变约束思想,保证动态控制过程递归可行,从而有效控制在大范围内变化的系统状态.另外,本文通过设计非线性反馈控制器,扩大了终端不变集和多包镇定域的范围,提高了DC层对稳态目标值的跟踪效果.本文的控制算法可以使得DC层在目标跟踪过程中保证递归可行性,并最大程度地实现无静差跟踪.仿真算例验证了本文算法对稳定系统和不稳定系统都有效.
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