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基于扩展跟踪误差的鲁棒模型预测控制

武梓涵  施惠元  苏成利  
【摘要】:针对一类工业过程中系统存在着外界扰动及不确定性等问题,提出一种基于扩展跟踪误差的鲁棒模型预测控制(RMPC)方法。与传统状态空间模型不同,采用带有系统状态增量和输出跟踪误差的状态空间扩展模型,使系统在消除稳态误差的同时,可以分别调节系统状态的动态响应和输出跟踪误差。基于该模型下设计的系统控制律不但保证了系统的收敛性和跟踪性能,还为控制器的设计提供更多的自由度。在此基础上,通过差分方程构建李雅普诺夫(Lyapunov)函数,得出保证系统稳定的线性矩阵不等式(LMI)形式的充分条件。此外,考虑到未知有界干扰以及不确定性对系统性能的影响,将H无穷性能指标引入到稳定性条件推导中。最后,在线求解LMI来获得系统的控制律,并通过仿真验证本文提出方法的有效性和可行性。

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