内模结构GPC鲁棒性改进：失配滤波器应用分析

"基于内模结构的GPC鲁棒性改进与分析" 本文主要探讨了在内模控制（IMC）框架下的广义预测控制（GPC）的鲁棒性问题。内模控制是一种先进的控制策略，其核心思想是设计一个控制器，该控制器能够模拟系统的已知动态特性，以抵消系统的建模误差和不确定性。广义预测控制则通过预测未来的系统行为来制定控制决策，优化性能指标。 在传统的内模结构中，GPC和滤波器的设计通常是同时进行的，这可能导致对未建模动态的抑制不足。为了解决这个问题，作者张兴会、陈增强和袁著祉提出了一种新的失配滤波器，该滤波器旨在主动抑制未建模动态的影响，从而提高系统的鲁棒性。失配滤波器的设计是通过对控制器和滤波器的优化过程进行改进来实现的，以确保它们能够更有效地应对模型不匹配和不确定性。 在理论分析中，作者利用了Roché定理，这是一个在系统稳定性分析中常用的工具，可以用来确定系统在参数变化或扰动下的稳定域。通过应用Roché定理，他们能够确定引入失配滤波器后的系统鲁棒稳定区域，这对于理解和评估控制策略的性能至关重要。 仿真结果表明，引入失配滤波器确实可以显著改善系统的鲁棒域，即系统在更大范围的参数变化或扰动下仍能保持稳定。这验证了所提出的改进方法的有效性，对于实际工程应用具有很高的价值。 关键词：广义预测控制，内模控制，鲁棒性 这篇研究工作对理解如何在内模结构的GPC中增强系统的鲁棒性提供了深入见解，同时也为解决控制系统的不确定性问题提供了一种新的方法。通过这种方式，控制工程师可以设计出更适应实际系统复杂性的控制器，提高系统的整体性能。