随机切换系统的模型预测控制研究

随机切换系统的模型预测控制研究

论文摘要

现代控制理论中一个重要而具有挑战性的问题就是获得受限复杂系统控制器设计的系统性方法,并实现性能指标最优,控制算法可行和闭环系统稳定。而对于约束和优化控制,目前最成功的控制策略无疑是模型预测控制(MPC)(或称为滚动时域控制(RHC))。本文主要针对一类特殊的随机切换系统-Markov切换系统(或称为Markov跳变系统),结合最优控制的思想,以不变集理论为基石,借助半正定规划(SDP)、线性规划(LP)等工具,采用滚动时域的方法系统地研究Markov切换系统的预测控制问题。本文主要工作概略如下:1.基于不变集原理,研究Markov切换系统的多变量约束预测控制问题。首先,在单步预测和多步预测控制的基础上,引入收缩终端椭圆序列集,改进双模框架,在终端序列集以外,使用优化控制序列;一旦状态进入终端集,立即改为使用线性状态反馈控制以保证状态始终位于终端集内,并使系统稳定。控制器的求解转化为以线性矩阵不等式(LMI)形式给出的SDP。其次,从扩大系统状态初始可行域的角度出发,提出构造Markov切换系统最大容许集的算法,通过求解标准的LP,用在线求得的控制增益构造一组均方稳定的多面体不变集。2.在测量噪声统计特性未知的情形下,分别研究Markov切换系统的滚动时域H∞控制以及H∞跟踪控制。相较基于LMI的滚动时域H∞控制策略,本文设计的滚动时域控制器以迭代方程的形式给出,在设计上具有一定的复杂度,但却拥有更高的在线计算效率。其控制目标是在优化给定二次型性能指标的同时,调节系统均方稳定或跟踪某一给定的参考信号,并满足一定的H∞扰动抑制水平。3.针对一类转移概率部分未知并具有持续性有界外部干扰的Markov切换系统,考虑系统状态可观测和不可观测两种情形,并基于扰动不变集处理多面体约束。采用离线设计和在线综合相结合的策略,在确保受控系统均方稳定并满足一定H∞扰动抑制水平的前提下,将一部分控制器改为离线设计,适当减小在线计算负担。具体控制策略为:离线设计闭环H∞状态反馈控制器,在线优化自由控制变量,调节系统状态稳定在一个最小的约束集范围内。4.在外部干扰统计特性部分已知的情形下,构造有限脉冲响应(FIR)滤波器并进一步设计有限记忆输出反馈控制器。采用滚动时域结构,充分利用一段有限时域上的输入和输出信息,并用它们的线性组合来估计系统状态并构造控制器。基于有限时域的滤波器和控制器设计方法不依赖于系统的初始状态和初始模态,并对于暂时的模型不确定具有更好的鲁棒性。5.基于随机模糊Lyapunov泛函(FLF),考虑一类由Takagi-Sugeno (T-S)模糊模型描述的非线性Markov切换系统,就其约束预测控制问题作初步的探讨。首先,利用T-S模糊模型对非线性系统建模,采用优化控制序列和平行分布补偿(PDC)算法相结合的策略,在状态存在可加性摄动的约束条件下优化系统控制性能,进一步,引入衰减集结矩阵,在保证一定优化性能的前提下适当减少在线计算负担;其次,针对非线性Markov切换系统,借助反馈预测控制框架,给出不依赖于切换模态的鲁棒预测控制器设计的具体方案,平衡控制性能和在线计算量之间的矛盾。6.直接考虑系统中存在乘性噪声的情形,采用开环控制变量和闭环状态反馈相结合的控制器设计方法,离线确定终端加权矩阵,将滚动时域优化问题归结为可在线求解的SDP问题。由于优化控制变量是从不同时刻的系统状态出发,针对各自的有限时域优化问题独立求解得到的,它们之间不存在直接的联系,于是引入可行的中间解及其对应的代价函数,讨论双线性Markov切换系统预测控制策略的可行性与受控系统的稳定性。

论文目录

  • 摘要
  • Abstract
  • 符号说明
  • 第一章 绪论
  • 1.1 研究背景
  • 1.2 Markov切换系统研究概况
  • 1.3 鲁棒模型预测控制研究现状
  • 1.4 Markov切换系统的预测控制研究
  • 1.5 不变集理论及SDP基础
  • 1.6 研究方案和论文结构
  • 第二章 不确定Markov切换系统约束预测控制
  • 2.1 引言
  • 2.2 不确定Markov切换系统滚动时域鲁棒双模控制
  • 2.2.1 问题描述及定义
  • 2.2.2 滚动时域双模控制器设计
  • 2.2.3 数值仿真
  • 2.3 不确定Markov切换系统反馈预测控制
  • 2.3.1 问题描述及定义
  • 2.3.2 反馈预测控制器设计
  • 2.3.3 多面体不变集构造
  • 2.3.4 数值仿真
  • 2.4 结语
  • ∞控制'>第三章 Markov切换系统滚动时域H控制
  • 3.1 引言
  • ∞控制器设计'>3.2 滚动时域H控制器设计
  • 3.2.1 问题描述及定义
  • ∞控制器设计'>3.2.2 逆向迭代H控制器设计
  • ∞控制器设计'>3.2.3 基于终端加权矩阵的H控制器设计
  • 3.2.4 数值仿真
  • ∞跟踪控制器设计'>3.3 滚动时域H跟踪控制器设计
  • 3.3.1 问题描述及定义
  • ∞跟踪控制器设计'>3.3.2 逆向迭代H跟踪控制器设计
  • 3.3.3 数值仿真
  • 3.4 结语
  • 第四章 基于扰动不变集的Markov切换系统约束预测控制
  • 4.1 引言
  • 4.2 问题描述及准备工作
  • 4.2.1 系统描述
  • 4.2.2 优化控制目标
  • 4.2.3 扰动不变集描述
  • 4.3 基于状态反馈的鲁棒约束预测控制
  • ∞控制器设计'>4.3.1 标称H控制器设计
  • 4.3.2 在线优化算法
  • 4.3.3 可行性、稳定性及一步容许集
  • 4.4 基于滤波器的鲁棒约束预测控制
  • ∞滤波器/控制器设计'>4.4.1 标称H滤波器/控制器设计
  • 4.4.2 随机扰动不变集设计
  • 4.4.3 在线优化算法
  • 4.5 数值仿真
  • 4.6 结语
  • 第五章 Markov切换系统有限脉冲响应滤波和有限记忆输出反馈
  • 5.1 引言
  • 5.2 Markov切换系统FIR滤波—系统矩阵非奇异情形
  • 5.2.1 问题描述及准备工作
  • 5.2.2 序列及迭代FIR滤波器设计
  • 5.2.3 数值仿真
  • 5.3 Markov切换系统FIR滤波—系统矩阵奇异情形
  • 5.3.1 问题描述及准备工作
  • 5.3.2 序列及迭代FIR滤波器设计
  • 5.3.3 数值仿真
  • 5.4 Markov切换系统有限记忆输出反馈
  • 5.4.1 问题描述及准备工作
  • 5.4.2 有限记忆输出反馈控制器设计
  • 5.4.3 数值仿真
  • 5.5 结语
  • 第六章 非线性Markov切换系统模型预测控制
  • 6.1 引言
  • 6.2 基于集结策略的约束非线性系统模糊双模控制
  • 6.2.1 问题描述及准备工作
  • 6.2.2 基于双模框架的模糊预测控制器设计
  • 6.2.3 基于衰减集结的模糊预测控制器设计
  • 6.2.4 数值示例
  • 6.3 约束非线性Markov切换系统的反馈预测控制
  • 6.3.1 问题描述及准备工作
  • 6.3.2 基于随机FLF的反馈预测控制器设计
  • 6.3.3 可行性和均方可镇定性
  • 6.3.4 数值示例
  • 6.4 结语
  • 第七章 双线性Markov切换系统约束预测控制
  • 7.1 引言
  • 7.2 问题描述
  • 7.3 约束控预测制器设计
  • 7.4 控制策略的可行性
  • 7.5 受控系统的均方稳定性
  • 7.6 数值示例
  • 7.7 结语
  • 第八章 总结与展望
  • 致谢
  • 参考文献
  • 附录:作者在攻读博士学位期间发表的论文
  • 相关论文文献

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