【摘 要】
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模型预测控制(Model 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)已经发展成为一种很有吸引力
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模型预测控制(Model 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)已经发展成为一种很有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.近十几年来,许多控制策略蓬勃发展起来并成功地应用于过程控制当中.该文主要描述了约束模型预测控制的一些重要的理论、滚动时域估计问题,并应用此估计器引入的输出反馈约束预测控制问题.因此,该文介绍一种新的算法来处理这类带约束的估计问题:根据滚动时域状态估计理论该课题引入一个滚动时域观测器(Moving Horizon Estimator,简称MHE),并通过此观测器重构系统的状态,实现系统的输出反馈.这也是该课题研究的一个重点和难点.该文利用Lyapunov稳定性理论,把基于输出反馈的约束预测控制的闭环系统重写为一个带摄动的、具有稳定性的名义状态反馈约束预测控制闭环系统,然后,该文从理论上讨论了此闭环系统的渐进稳定性.并且利用此控制算法针对汽车悬架的四分之一车模型系统进行了仿真,其结果表明了此算法的有效性.
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