滑模预测控制在非线性系统约束优化中的应用

"本文介绍了一种结合预测控制和滑模控制的新型非线性模型预测控制方法，用于处理约束非线性系统。该方法通过预测系统状态来计算切换函数的预测值，然后解决约束开环优化问题以获取预测控制律。在当前时刻应用控制后，该过程在下一时刻重复，具有在线处理约束和抵抗干扰的优点。同时，文章还分析了零终端滑模约束模型预测控制的稳定性。" 非线性模型预测控制（NLPCM）是一种先进的控制策略，它利用系统的非线性动态模型来预测未来的系统行为。在这种方法中，控制器基于对未来状态的预测来制定控制输入，从而能够在满足系统约束的同时优化性能指标。在给定的描述中，NLPCM与滑模控制相结合，创建了一个更强大的控制方案。 滑模控制（SMC）是一种适应性强且抗干扰的控制技术，它通过设计一个切换函数，使系统状态趋向于一个滑动模态，即使在存在不确定性和外部干扰的情况下，也能确保系统的稳定。在提出的混合方法中，滑模控制的这一特性被用来增强NLPCM的性能，特别是在处理不可预测的系统扰动时。 该控制策略的关键步骤包括预测系统状态，计算切换函数的预测值，以及通过解决约束优化问题来确定控制输入。在每个采样时间，都会更新控制律，这个过程会持续进行，以保证系统在约束条件下的最优运行。此外，文章特别强调了零终端滑模约束，这可能意味着在达到最终时间时，系统状态将精确地达到预定的目标，而不会偏离滑动模态。 为了确保系统的稳定性，作者分析了这种控制策略在零终端滑模约束下的行为。稳定性的分析对于实际应用至关重要，因为它能保证系统在各种操作条件下的可靠性和性能。通过这种方式，提出的控制方法可以应用于各种受到约束的非线性系统，例如工业过程控制、机器人控制或电力系统等，有效地克服非线性效应和不确定性带来的挑战。 这种约束非线性系统的滑模预测控制方法是控制理论的一个重要进展，它融合了两种强大的控制理念，以提供更鲁棒和适应性的解决方案。通过这种方式，它不仅能够处理复杂的系统约束，还能有效地抵御外部干扰，提高了系统的整体性能和稳定性。