动态非线性逼近下的多重时滞非线性系统预测控制方法

本文主要探讨了一种创新的控制策略——基于动态非线性逼近的非线性系统预测控制，针对一类具有多重时滞的离散非线性系统。这类系统通常在实际工业应用中广泛存在，如自动化生产过程中的复杂控制系统，其特性在于存在显著的时间延迟，这对控制性能提出了挑战。 作者首先提出了一种增量型最小化递归预测模型，该模型利用动态非线性逼近技术，能够有效处理非线性系统中的非线性行为和不确定性。通过这种模型，系统状态能够被准确地预测，即使在存在较大滞后的条件下也能保持良好的预测精度。 接下来，文中介绍了一种广义预测控制律，它结合了预测模型的结果，设计出适应性强的控制策略，以克服时滞带来的影响，提高系统的稳定性和响应速度。这种控制律不仅考虑了当前的状态，还考虑到未来的预测信息，使得决策更为明智和前瞻性。 同时，为了进一步优化控制效果，作者还引入了噪声估计器，它用于识别和过滤系统中的随机噪声，确保控制指令的精确执行。这一步对于在实际环境中受到外部干扰的系统来说至关重要，因为它提高了控制的鲁棒性。 最后，文中提出了一种参数自适应递推预报算法，该算法能够根据系统运行的实际反馈实时调整模型参数，以确保预测模型始终与系统的最新状态保持一致。这种自适应性增强了控制策略的灵活性，使其在面对未知或变化的系统特性时也能表现出良好的适应能力。 通过仿真结果，作者证实了这种基于动态非线性逼近的非线性系统预测控制方法的有效性和准确性。结果显示，无论是在跟踪性能、抑制系统震荡还是在快速响应变化条件方面，该控制策略都表现出优秀的表现，证明了其在实际工业应用中的潜力。 这篇文章提供了一种强大的工具，用于处理多重时滞非线性系统的控制问题，其核心是动态非线性逼近、广义预测控制和参数自适应技术，为复杂系统控制领域的研究和实践带来了新的突破。