【摘 要】
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针对复杂系统建模困难且难以控制的问题,采用了数据驱动的控制策略,利用输入输出数据建立受控对象的动态线性化模型,采用滑模预测控制方法对该动态线性化模型进行控制器设计
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费专项资金资助(20826041A4133)
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针对复杂系统建模困难且难以控制的问题,采用了数据驱动的控制策略,利用输入输出数据建立受控对象的动态线性化模型,采用滑模预测控制方法对该动态线性化模型进行控制器设计。该方法将系统动态线性化过程的参数估计误差视作广义扰动,结合滑模预测控制的强鲁棒性减小了广义扰动对系统控制作用的影响,有效地提高了控制效果。对该控制算法的稳定性进行分析,并通过仿真验证了系统在含有外部扰动和时变参数时的稳定性和鲁棒性,结果表明该算法相比于现有的无模型自适应控制(MFAC)算法、无模型预测控制(MFA-MPC)算法以及无模型积分终端
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