优先级多目标稳定化模型预测控制策略

"优先级多目标稳定化约束模型预测控制，何德峰，宋秀兰，针对目标函数的不同优先级问题，提出一种约束多变量线性定常系统的稳定化多目标模型预测控制策略。基于多目标优化理论，给出了多目标预测控制问题的字典序最优解结果。在此基础上，考虑目标函数的优先级，重新定义多目标预测控制问题为字典序多目标预测控制问题。最后采用终端约束、终端罚函数和局部状态反馈等三要素法，证明了多目标预测控制闭环系统是渐近稳定的。" 在控制理论中，模型预测控制（MPC，Model Predictive Control）是一种先进的控制策略，它利用模型对未来系统行为进行预测，并基于这些预测来制定当前的控制决策。在《优先级多目标稳定化约束模型预测控制》这篇论文中，作者何德峰、宋秀兰和俞立深入探讨了如何在存在多个目标函数且各目标具有不同优先级的情况下，设计有效的MPC策略。 首先，论文指出在实际应用中，控制目标往往不单一，而是包含多个相互冲突的目标，如效率、安全性和响应速度等。这些目标的优先级可能因应用场景而异，因此处理它们的方式需具备灵活性。论文提出了一种新的策略，即约束多变量线性定常系统的稳定化多目标模型预测控制，旨在解决这一问题。 论文的核心是基于多目标优化理论，该理论允许同时优化多个目标，而不仅仅是单一目标。通过引入字典序最优解的概念，作者能够对多目标预测控制问题进行排序，使得每个目标按照其优先级顺序被逐个优化。字典序最优解意味着在满足所有约束的前提下，优先级高的目标先达到最优，然后是次高优先级的目标，以此类推。 为了实现这种优先级考虑，论文提出了字典序多目标预测控制问题的定义，这允许控制算法在优化过程中考虑目标函数的相对重要性。在这一框架下，控制决策不仅考虑当前状态，还预测未来状态的影响，以确保长期性能的同时，满足短期目标的优先级。 为了保证系统的稳定性和性能，论文采用了终端约束、终端罚函数和局部状态反馈等方法。终端约束确保了预测控制在有限时间内的收敛性，而终端罚函数则用于在优化过程中惩罚偏离预定目标的行为。局部状态反馈则是为了增强系统的鲁棒性，确保在不确定性或扰动存在时，系统仍能保持稳定。 通过这些方法，论文证明了所提出的多目标预测控制闭环系统是渐近稳定的，这意味着系统在运行过程中将趋向于一个稳定的平衡状态，即使面临多目标优化的复杂性。这一研究成果对于工业过程控制、能源管理系统以及其他多目标控制问题的解决提供了重要的理论支持和实践指导。