模糊控制下的两步法非线性预测控制策略：稳定性和鲁棒性的提升

本文档深入探讨了一种基于模糊控制的两步法预测控制方法，发表于2010年的《电机与控制学报》第14卷第7期。随着工业应用中的预测控制系统逐渐向复杂系统扩展，传统的线性控制方式在处理非线性系统时面临挑战，无法有效实现期望输出的跟踪。作者武俊峰和王世明针对这一问题，提出了一种创新策略。 他们的研究方法首先将预测控制中的中间变量ν（ν通常在预测控制过程中起到关键作用）与实际作用于系统的控制量u之间的关系转化为模糊逻辑的形式。模糊控制的优势在于它能处理非线性、模糊和不确定性，通过设计模糊规则和定义输入、输出的隶属函数，构建了一个模糊控制器。这种方法特别解决了Hammerstein模型在处理静态非线性环节时，难以找到精确控制量的问题。 Hammerstein模型是一种常见的非线性系统建模工具，其特点是先进行线性化处理，再叠加非线性部件。然而，这种模型在处理复杂的非线性动态特性时可能会导致控制性能下降。通过模糊控制的两步法预测控制，不仅提高了控制的准确性，还增强了系统的稳定性和鲁棒性，即即使在存在扰动或参数变化的情况下，也能保持良好的控制效果。 论文通过仿真实例，对比了这种模糊控制的两步法预测控制与传统的非线性方程组求解算法，结果显示前者在控制性能上具有明显优势。这种方法的应用对于提高工业生产过程中的非线性系统控制精度和效率具有重要的实践价值。因此，该研究为解决实际生产环境中非线性系统控制难题提供了新的理论支持和技术手段。 总结来说，这篇论文的核心贡献是提出了一种基于模糊逻辑的两步法预测控制策略，有效解决了非线性系统中期望输出跟踪的问题，为工业界应对复杂系统的控制需求提供了一种新颖且有效的解决方案。