不确定系统的稳定广义预测控制  

Stable Generalized Predictive Control for Uncertain Systems

作　　者：刘晓华[1] 高荣[1] 李印坤[1] 

机构地区：[1]鲁东大学数学与信息学院,山东烟台264025

出　　处：《控制工程》2010年第3期346-350,共5页Control Engineering of China

基　　金：国家自然科学基金资助项目(60774016;60875039);山东省自然科学基金资项目(ZR2009GL005)

摘　　要：针对一类有界不确定线性离散被控对象,采用Min-Max优化方法,提出一种新的稳定广义预测控制(MMSGPC)算法。首先引入内模控制结构,将干扰和不确定性从被控对象中分离出来,并利用局部反环节对其进行补偿,然后采用Min-Max优化方法,将终端约束条件转化为有界不确定性最差情况对应的线性方程,最后通过引入矩阵的Moore-Penrose逆,得到了终端约束线性方程的通解,并结合性能指标函数求得了最优控制律。仿真实例验证了该方法的稳定效果。To a kind of linear discrete-time control systems with bounded uncertainties,a new stable generalized predictive control is presented by using the Min-Max optimization method.Basing on the internal model control structure,disturbances and uncertainties are separated from the system.The linear equation systems of terminal constraints are obtained by Min-Max optimization.The solution of the linear equation systems is obtained using Moore-Penrose inverse and the control law is proposed.The simulation result shows that the proposed method has a good stability.

关 键 词：稳定广义预测控制 内模控制 有界不确定性 Min-Max优化 MOORE-PENROSE逆 

分 类 号：TP27[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]