基于状态观测器的鲁棒预测控制方法研究

基于状态观测器的多面体不确定随机广义系统鲁棒预测控制 本文提出了一种基于状态观测器的鲁棒预测控制方法，针对Itˆo型多面体不确定随机广义系统。该方法通过构造带有误差项的增广随机Lyapunov函数，运用多维Itˆo公式和LMI方法，将“min-max”随机规划问题等价转化为一组线性矩阵不等式的求解问题。 1. 随机广义系统：随机广义系统是一种复杂的系统，具有随机性和不确定性。该系统的状态观测器是鲁棒预测控制的关键组件。 2. 状态观测器：状态观测器是一种用于估计系统状态的观测器。它可以估计系统的当前状态，并且能够跟踪系统的变化。 3. Itˆo公式：Itˆo公式是一种数学工具，用于描述随机过程的变化规律。在鲁棒预测控制中，Itˆo公式用于描述系统的随机性。 4. Lyapunov函数：Lyapunov函数是一种数学工具，用于分析系统的稳定性。在鲁棒预测控制中，Lyapunov函数用于描述系统的稳定性。 5. LMI方法：LMI方法是一种线性矩阵不等式的求解方法。在鲁棒预测控制中，LMI方法用于解决“min-max”随机规划问题。 6. 鲁棒预测控制：鲁棒预测控制是一种控制方法，旨在使系统在不确定性和随机性情况下保持稳定性。 7. 多面体不确定随机广义系统：多面体不确定随机广义系统是一种复杂的系统，具有多面体不确定性和随机性。 8. 线性矩阵不等式：线性矩阵不等式是一种数学工具，用于描述系统的约束关系。在鲁棒预测控制中，线性矩阵不等式用于描述系统的稳定性约束。 9. 仿真算例：仿真算例是一种验证方法，用于验证鲁棒预测控制方法的有效性。 10. 随机容许性：随机容许性是一种系统性能指标，描述系统在随机性和不确定性情况下的稳定性。 11. 控制器存在的充分条件：控制器存在的充分条件是一种数学条件，描述控制器的存在性。 12. 参数表达式：参数表达式是一种数学工具，用于描述控制器的参数关系。 本文提出的基于状态观测器的鲁棒预测控制方法可以有效地解决Itˆo型多面体不确定随机广义系统的鲁棒预测控制问题。该方法具有重要的理论和实践意义，对于随机广义系统的控制和优化具有重要的应用价值。