有扰动受约束系统显式预测滑模控制器设计

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1、曲阜师范大学研究生学位论文原创性说明（根据学位论文类型相应地在“□”划“√”）本人郑重声明：此处所提交的博士/硕士R论文《有扰动的受约束系统的显式预测滑模控制器设计》，是本人在导师指导下，在曲阜师范大学攻读博士/硕士R学位期间独立进行研究工作所取得的成果。论文中除注明部分外不包含他人已经发表或撰写的研究成果。对本文的研究工作做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确的方式注明。本声明的法律结果将完全由本人承担。作者签名：日期：曲阜师范大学研究生学位论文使用授权书（根据学位论文类型相应地在“□”划“√”）《有扰动的

2、受约束系统的显式预测滑模控制器设计》系本人在曲阜师范大学攻读博士硕士R学位期间，在导师指导下完成的博士//硕士R学位论文。本论文的研究成果归曲阜师范大学所有，本论文的研究内容不得以其他单位的名义发表。本人完全了解曲阜师范大学关于保存、使用学位论文的规定，同意学校保留并向有关部门送交论文的复印件和电子版本，允许论文被查阅和借阅。本人授权曲阜师范大学，可以采用影印或其他复制手段保存论文，可以公开发表论文的全部或部分内容。作者签名：导师签名：日期：日期：摘要模型预测控制（ModelPredictiveControl,M

3、PC）是在预测模型的基础上，通过采用在线滚动优化和反馈自校正的优化策略，来克服受控对象建模误差、扰动、参数等因素的影响，从而达到期望的控制目标的一种控制算法。模型预测控制因其能够对受控对象进行优良的控制且能够解决系统所受到的输入-输出及状态约束，从而在实际工业和学术界中得到极大地推广和研究。由于实际被控过程往往都会受到约束条件的限制和不可测扰动的影响，如何在消除扰动对控制性能的影响及有效处理约束条件对控制的限制的情况下来求得控制的显式解析解是本文研究的主要问题。针对一类存在扰动的线性离散约束系统，首先采用在线反馈校

4、正的预测模型来消除扰动对控制效果的影响，即依据输出误差对预测模型进行补偿；再将有约束优化问题转化为二次规划问题，通过对系统的约束矩阵进行值域和核空间的分解来分析约束对系统的影响，从而求得显式的约束预测控制律解析表达式。最后通过仿真实例验证了该算法的可行性及有效性。考虑到滑模变结构控制对被控对象受到的干扰、参数时变等不确定性具有良好的自适应性，可将滑模控制和预测控制综合在一起来解决上述系统的控制器设计问题。基于此对上述预测控制器设计做了一点改进，先利用预测滑模控制策略，设计了滑模控制的切换面，得到预测滑模的预测模型，

5、采用幂次函数趋近律作为滑模参考轨迹，将有约束优化问题转化为二次规划问题，再应用上述显式控制律求解的方法得到优化解。最后通过仿真实例验证了该算法的可行性和有效性，表明了该算法具有较强的鲁棒性。关键词：预测控制；输入输出约束；外部扰动；滑模控制；幂次函数IAbstractModelpredictivecontrolisacontroltechnologywhichisbasedonthepredictivemodelandadoptstheoptimizationstrategyofonlinerecedinghori

6、zonoptimizationandfeedbackcorrectioninordertoovercometheinfluencesofthefactorssuchascontrolledobjectmodelerror,disturbanceandparametersandsoon,finallytoreachtheexpectedcontroltarget.MPCattractsmuchattentionofindustrialandtheoreticalresearchersduetoitsgoodcontr

7、olperformanceandcapabilityofhandlingconstraintsexplicitly.ButInfact,controlledsystemsareoftenrestrictedbyconstraintsanduncertaindisturbances,sothispaperpaysattentiontohowtoeliminatetheinfluenceofdisturbancesandhowtodealwiththeconstrainedconditionstogetanexplic

8、itcontrollawwhichhasagoodcontrolperformance.Forconstrainedlineardiscrete-timesystemwithdisturbance,thispaperadoptsmodelpredictivecontrolbasedononlinefeedbackcorrectionwhichcompensa