【摘 要】
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迭代学习模型预测控制是针对间歇过程的先进控制方法。它能通过迭代高精度跟踪给定参考轨迹,并保证时域上的闭环稳定性,然而,现有的迭代学习模型预测控制算法大多基于线性/线
【基金项目】
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国家自然科学基金(61673171,U1709211,61533013);中央高校基本科研业务费专项基金(2017ZZD004)资助~~
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迭代学习模型预测控制是针对间歇过程的先进控制方法。它能通过迭代高精度跟踪给定参考轨迹,并保证时域上的闭环稳定性,然而,现有的迭代学习模型预测控制算法大多基于线性/线性化系统,且没有考虑参考轨迹变化的情况。本文基于线性参变系统提出一种能有效跟踪变参考轨迹的鲁棒迭代学习模型预测控制算法。首先采用线性参变模型准确涵盖原始非线性系统的动态特性。然后将鲁棒H∞控制与传统迭代学习模型预测控制相结合,抑制变参考轨迹带来的跟踪误差波动,通过优化线性矩阵不等式约束下的目标函数求得控制输入。深入分析了鲁棒迭代学习模型预测控制的鲁棒稳定性和迭代收敛性。最后通过对数值例子和连续搅拌反应釜系统的仿真验证了所提出算法的有效性。
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