动态非线性逼近的时滞非线性系统广义预测控制算法

"基于动态非线性逼近的非线性系统预测控制 (2007年) - 沈永良，胡致强，赵建华" 本文由沈永良、胡致强和赵建华三位作者发表于2007年，探讨了针对一类具有多重时滞的非线性离散系统的预测控制策略。他们提出了一种基于动态非线性逼近的增量型最小化递推预测模型，以及相应的广义预测控制律、参数自适应递推预报算法和噪声估计器。这些创新性的方法旨在有效处理具有显著滞后现象的非线性系统。 非线性系统预测控制是一种高级控制策略，它通过预测系统未来的行为来制定当前的控制输入，以达到优化性能指标的目的。在本文中，作者采用动态非线性逼近方法来近似复杂的非线性动态，这允许他们构建更精确的预测模型。动态非线性逼近通常涉及将非线性函数分解为一系列线性可解的子问题，从而简化控制设计过程。 增量型最小化递推预测模型是预测控制的一种形式，它通过最小化预期的未来成本来确定控制输入。这种模型考虑了系统的动态变化，而不是静态状态，因此能够更好地应对时变情况。在处理时滞非线性系统时，这种模型特别有用，因为它可以预测和补偿由于滞后效应导致的性能损失。 广义预测控制律是用于此类系统的一种控制策略，它不仅考虑了当前的系统状态，还考虑了未来状态的影响。在本文中，结合动态非线性逼近，广义预测控制律被设计用来优化系统的长期性能，即使在存在多重时滞的情况下。 参数自适应递推预报算法是预测控制中的一个重要组成部分，它允许控制算法在线调整模型参数以适应系统的变化。这种方法能够自我更新，以应对非线性系统可能存在的不确定性或时变特性，从而提高控制效果。 噪声估计器则是为了处理在系统建模和控制过程中不可避免的测量和过程噪声。通过估计并补偿这些噪声，可以提高预测控制的稳定性和准确性。 在实际仿真中，作者应用了提出的算法，并展示了其在处理具有较大时滞的非线性系统时的正确性和有效性。仿真结果验证了理论分析，证明了所提方法在克服时滞非线性影响方面的优越性能。 这篇论文为非线性系统控制提供了一种新的动态非线性逼近框架，它在处理具有多重时滞的复杂系统时表现出色，为实际工程应用提供了有价值的理论指导。这种技术对于优化工业过程控制、机器人控制、电力系统和其他各种非线性系统的控制策略具有潜在的应用价值。