基于子空间辨识的广义预测控制算法：噪声抑制与控制性能提升

在现代控制领域，广义预测控制（GPC）作为一种结合自适应控制技术的高效模型预测控制方法，因其鲁棒性而在众多控制系统中占据重要地位。然而，GPC模型在实际应用中面临两个主要挑战：输入输出数据可能存在噪声，以及系统先验结构信息通常未知，这使得模型辨识变得困难。 本文提出了一种创新的子空间辨识广义预测控制算法，旨在解决这些问题。该算法的核心思想是采用变遗忘因子的子空间识别技术，这种方法允许根据预测优化值与参考输出值之间的误差动态调整遗忘因子，从而动态调整采集数据的权重。这种方法强调了在线学习，实时地对系统特性进行适应，提高了控制的灵敏度和整体性能。 在存在噪声的环境中，传统的固定遗忘因子可能导致系统输出波动大，无法有效跟踪参考输出。而引入变遗忘因子后，预测模型能够更精确地捕捉系统的实时行为，显著改善控制效果。这种方法通过构造反馈校正策略，允许根据当前输出误差实时更新历史数据的权重，确保子空间辨识过程中的参数少且无需迭代，保持了算法的计算效率和广义预测控制的鲁棒性。 通过实验证明，这种基于子空间辨识的广义预测控制算法能够在噪声干扰和缺乏先验结构信息的条件下，有效地进行在线建模和控制器设计，显著提高了控制性能。这种方法不仅克服了数据噪声的影响，还充分利用了有限的数据信息，为实际工业过程中的复杂系统提供了有效的解决方案。 本文的研究成果为在噪声环境和未知系统结构的背景下，实现高质量的广义预测控制提供了一种新颖且实用的方法，有望推动现代控制理论和技术的发展。