状态观测器下的直接鲁棒预测控制算法

"该文研究了多包描述线性离散不确定系统的直接约束鲁棒预测控制问题，提出了一种在系统状态不可测情况下的控制算法。该算法结合控制器与状态观测器的设计，利用观测状态来构建性能指标，并通过解决无穷时域的最小最大优化问题来确定最优状态反馈控制律。此外，采用参数依赖的Lyapunov函数确保在输入和状态约束下闭环系统的稳定性。仿真结果验证了所提方法的有效性。关键词包括鲁棒预测控制、参数依赖Lyapunov函数、状态观测器和线性矩阵不等式。" 本文主要探讨的是在控制系统领域的一个重要问题，即如何在系统状态无法直接测量的情况下，实现对多包描述线性离散不确定系统的有效控制。传统的控制策略可能在系统状态不可测时遇到挑战，而鲁棒预测控制提供了解决这一问题的手段。预测控制是一种先进的控制策略，它基于对未来系统行为的预测来制定当前的控制决策，以优化某个性能指标。 文中提出的直接约束鲁棒预测控制算法，首先通过设计一个状态观测器来估计系统的状态，即使这些状态是不可直接观测的。观测器能够从系统的输出中获取信息，并且实时更新状态估计。然后，利用这些估计的状态来构造性能指标，这有助于评估系统的运行效果并指导控制决策。 接下来，通过解决一个无穷时域的最小最大优化问题，可以找到使性能指标最小化的最优状态反馈控制律。这个优化问题考虑了系统的不确定性以及可能存在的输入和状态约束，从而保证了在各种可能的系统行为下都能实现良好的控制性能。 为了确保系统的稳定性，文章采用了参数依赖的Lyapunov函数。Lyapunov函数是分析系统稳定性的重要工具，参数依赖的形式允许该函数适应系统参数的变化，确保在系统不确定性和约束条件下闭环系统的稳定性。 最后，通过仿真验证了所提控制算法的效率和实用性。这种方法对于处理实际工程中的复杂系统控制问题具有重要的理论和应用价值，特别是在那些状态难以直接获取或者系统存在大量不确定性的领域。 这篇论文为线性离散不确定系统的控制提供了新的思路，即通过状态观测器和鲁棒预测控制相结合的方式，实现了在约束条件下的稳定控制，这对于推动控制理论的发展和实际应用具有积极意义。