【摘 要】
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模型预测控制(Moving Predictive Control,简称MPC),也称滚动时域控制(Moving Horizon Control)或后退时域控制(Receding Horizon Control,简称RHC),已经成为一种颇具吸引力
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模型预测控制(Moving Predictive Control,简称MPC),也称滚动时域控制(Moving Horizon Control)或后退时域控制(Receding Horizon Control,简称RHC),已经成为一种颇具吸引力的反馈控制策略,特别是针对带输入和状态约束的线性或非线性系统.近十年来,许多MPC控制策略发展起来并成功地应用于过程控制中.该文主要描述了输出反馈模型预测控制的一些重要的理论及滚动时域估计问题的应用.由于在实际应用中并不是所有状态都可测,测量误差和干扰也确实存在,因而,采用输出反馈控制是很有必要的.考虑到系统的输入和状态约束,基于卡尔曼观测器,该文提出的输出反馈预测控制是基于系统动态和约束在线求解一个优化问题,因而,闭环系统是非线性的,即使系统模型是线性的.然后,从理论上证明了它的闭环稳定性,并给出了它的仿真结果.在实际系统中,不可测干扰和测量误差可能是未知的随机变量,系统的干扰约束条件也确实存在.因此,扩展预测控制的优化原理,该文详细地介绍一种针对约束线性系统的滚动时域估计器.它能显式地处理约束.并基于此估计策略介绍几个应用例子,并以此来解释这种估计策略及其应用前景.
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