输出反馈鲁棒MPC在有界扰动LPV模型中的应用

"这篇研究论文探讨了在有界扰动下的线性参数可变（LPV）模型的输出反馈鲁棒模型预测控制（MPC）策略。作者是Baocang Ding, Jie Dong和Jianchen Hu，文章发表在《国际系统科学杂志》(International Journal of Systems Science)，2019年3月刊，卷50，页码625-637，DOI: 10.1080/00207721.2019.1567862。" 线性参数可变（LPV）系统是一种重要的动态系统模型，它描述了系统的参数随时间或某些外部输入的变化。在实际应用中，系统往往受到各种不确定性和扰动，例如测量噪声、外界干扰以及建模误差等。在这种情况下，设计能够应对这些不确定性并保持系统性能的控制策略显得尤为重要。 模型预测控制（MPC）是一种先进的控制策略，它基于对未来系统行为的预测来制定当前的控制决策。在输出反馈MPC中，控制信号是基于系统输出而不是内部状态来设计的，这在无法获取所有内部状态信息的情况下非常有用。然而，由于输出反馈MPC需要处理有限的系统知识和不确定性，因此设计鲁棒的控制器是一个挑战。 该研究论文提出了使用通用多面体和椭球真实状态边界的方法来处理LPV模型中的有界扰动问题。多面体和椭球分别代表了状态空间中的不确定区域和约束，它们为鲁棒控制提供了数学框架。这种方法允许控制器在不确定性的范围内进行优化，同时确保系统的稳定性。 文章中，作者可能详细讨论了以下几点： 1. LPV模型的描述和扰动模型：如何定义和表示系统参数的时变性质以及扰动的边界条件。 2. 输出反馈MPC的理论框架：阐述了如何在不知道所有内部状态的情况下构建控制律。 3. 多面体和椭球方法的数学基础：解释了如何用这两种几何形状来量化和处理不确定性。 4. 鲁棒性分析：如何确保控制器在扰动范围内保持系统的稳定性和性能。 5. 模型预测与滚动优化：介绍了如何在每个时间步长上预测未来的系统行为并更新控制策略。 6. 实例分析和仿真结果：可能通过具体案例展示了提出的控制策略的有效性和优势。 该论文为LPV系统的输出反馈鲁棒MPC提供了一种新的方法，利用通用的多面体和椭球技术来处理不确定性和扰动，这对于实际工程应用中的系统控制设计具有重要意义。