摘要：为解决有人与无人车辆编队中,有人领航车紧急加减速和紧急转向控制输入对无人车跟踪控制的扰动问题,设计了一种参数自优化的有人与无人车辆编队鲁棒模型预测控制算法。通过采集分析历史数据确定控制器扰动的噪声极值,并经过适度放缩得到其鲁棒边界。设计抑制该扰动的局部反馈鲁棒控制器,并通过贝叶斯优化的方法实现鲁棒边界等控制器参数自优化。基于混合整数线性优化的方法预测有人领航车未来轨迹,并设计鲁棒模型预测控制器实现无人车对有人领航车的跟踪控制。仿真和实车试验结果表明:所设计的鲁棒模型预测控制器在跟踪精度方面相比于传统模型预测控制器有明显的提升;同时该控制器有效地抵抗了来自有人领航车紧急加减速和紧急转向控制输入、无人跟随车系统模型不确定性和外部环境的扰动,振荡情况明显改善,提高了系统的鲁棒性。

摘要：作为当前轨道交通的研究热点,虚拟编组列车由多个单元列车借助于车车通信和主动控制构成。虚拟编组列车按照与物理编组列车一致的方式提供运输服务,所有单元列车应整体被视为一列车进行管理和控制。因此,要求单元列车像物理连挂一样保持很小的追踪间距。但由于缺少了车钩进行物理连挂,运行过程中受到的不确定干扰使得实现虚拟编组单元列车小间距安全追踪非常困难。针对该问题,首先提出一种基于分布式鲁棒模型预测控制(RMPC)的虚拟编组列车追踪控制方法,保证虚拟编组列车安全运行以及单元列车追踪间距有界。在此基础上,设计一种基于线性矩阵不等式的优化算法,通过减小RMPC控制误差,达到进一步缩短单元列车的追踪间距的目的。为证明该方法的有效性,仿真了由3辆单元列车构成的虚拟编组列车在一个站间的完整运行过程,并与既有文献中的方法进行了对比。仿真结果显示,单元列车追踪间距可由普通MPC方法下的10 m减小至本方法下的5.05 m,其缩短幅度达到49.5%。实验结果表明,所提出的RMPC方法及其优化算法能够在保证安全运行的前提下缩短虚拟编组单元列车追踪间距。

摘要：针对一类存在介质访问和控制输入约束的离散时滞网络化控制系统,提出一种鲁棒模型预测控制器设计方法.考虑到控制输入约束的影响,利用不变椭圆集将控制输入约束转化为线性矩阵不等式,根据网络介质的随机访问机制将网络化系统建模为具有不确定性的马尔可夫跳变系统,在此基础上利用时变时滞的上界信息构造李雅普诺夫函数,给出网络化系统随机稳定的充分条件和鲁棒模型预测控制器的设计方法,并分析了时变时滞上界与鲁棒性能指标之间的关系.最后,通过仿真算例验证了所提出方法的正确性和有效性.

摘要：针对具有持续有界扰动的线性变参数系统,设计一种基于Tube不变集的鲁棒模型预测控制算法。离线算法结合系统多胞体模型参数变化的影响,构建系统的Tube不变集。在对应标称模型状态变量的多面体不变集算法基础上,得到系统的多面体状态允许不变集序列。在线算法通过强控制优化得到标称模型系统的控制量,以得到符合实际控制过程的系统控制量,给出本算法的详细步骤和系统稳定性证明。仿真结果验证了本算法的有效性,表明本算法将持续有界扰动对系统的影响限制在Tube不变集中,实现了系统的快速稳定控制。

摘要：多区域暖通空调(heating,ventilation and air conditioning,HVAC)系统相比基础的单区域空调系统能够更好地描述空调房间各区域内的动态热响应过程,传统模型预测控制(model predictive control,MPC)算法能较好实现温湿度控制,但室内区域之间传热系数的耦合作用,使得模型中存在不确定性扰动,这种情况下,传统MPC算法难以实现控制。针对这类问题,设计了一种基于线性矩阵不等式的改进鲁棒模型预测控制(robust model predictive control,RMPC)策略,将模型中存在的扰动用多胞不确定集来表示。最终将一个无穷时域控制量无限的最小化最坏情况的min-max问题转化为有限时域内求解状态反馈控制率的问题,同时考虑了状态与输入约束条件,通过在线实时求解即可得到每一时刻最优解。最后对多区域HVAC空调房间系统进行仿真,结果表明本文算法下3个区域温湿度的跟踪精度较高,抗干扰能力也较强。

摘要：由多个分布式发电单元(Distributed Generation Units,DGUs)互联组成的直流微电网中,DGU的投入或退出使微电网结构具有不确定性。针对这一问题,将基于Tube不变集的鲁棒模型预测控制策略应用于直流微电网,离线设计,在线实时控制,使直流微电网在结构具有不确定情况下的状态始终收敛于终端干扰不变集,保证DGU投入或退出时直流微电网的母线电压稳定。首先分析了系统的状态方程,并推导出线性化模型。然后设计鲁棒模型预测控制器。最后利用Matlab进行数值仿真,验证了该控制方法的可行性。

摘要：针对一类干扰有界的输入和状态受约束线性离散系统,提出了一种基于鲁棒一步集的Tube不变集鲁棒模型预测控制方法.首先采用多面体不变集离线设计方法得到基于多面体不变集序列的扩展终端约束集;然后为了扩大鲁棒模型预测控制的初始状态允许区域,并提高系统的鲁棒性,在扩展终端约束集的基础上,通过引入鲁棒一步集并借助Tube不变集控制策略,设计了基于鲁棒一步集的鲁棒模型预测控制方法,并给出了算法的存在性和稳定性证明.该方法不仅极大地扩大了初始状态允许区域,而且对有界干扰具有有效的抑制作用,使得受扰系统收敛到以原点为中心的最小鲁棒正不变集内.最后仿真验证了算法的有效性.

摘要：针对一类干扰有界约束非线性系统设计了基于控制不变集切换策略的鲁棒模型预测控制算法.针对非线性系统线性化之后的结果,给出了平衡点的非线性标称系统控制不变集的计算方法.然后在考虑线性化误差和加性有界干扰影响的基础上,构造了平衡点附近最小鲁棒正不变集.结合不变集切换策略和Tube不变集控制方法,提出了干扰有界约束非线性系统的不变集切换策略.最后将该算法应用到一类典型的非线性化工过程连续搅拌反应釜(CSTR)中,仿真结果验证了算法的有效性.

摘要：混合式配电变压器(hybrid distribution transformer,HDT)能够替代传统配电变压器,在配电网中实现无功功率动态调节,从而提升电能质量。为了将HDT应用于主动配电网电压无功优化场景,对其拓扑结构以及运行机理进行分析,由此推导其可控无功功率范围。以稳定节点电压和控制成本最小化为目标,建立含多台HDT的无功动态优化模型。为解决动态优化模型存在由于线路参数误差所导致的模型不确定性问题,设计一种鲁棒模型预测控制策略。通过确定模型不确定性的边界,将含不确定性约束的优化问题转化为Min-Max问题,并最终转化含二阶锥约束的二次规划问题。在有效应对模型不确定性影响的同时,实现优化问题高效求解。在改进后的IEEE 33节点系统上的测试结果,验证了所提控制策略的有效性和鲁棒性。

摘要：考虑到海洋环境的复杂性、不确定性及水下机器人机械臂系统(UVMS)的强非线性、强耦合性等特点,提出一种基于扩张状态观测器(ESO)的鲁棒模型预测控制(RMPC)方法。首先基于UVMS的动力学特性,建立其动力学模型,并忽略不确定项和干扰给出其名义模型系统。然后,基于名义系统设计了RMPC算法。将原系统的不确定项、干扰以及建模误差等影响因素集总为扩张状态,设计了ESO对其进行估计,并在名义模型的RMPC基础上进行了补偿,以得到应用于UVMS系统的RMPC方法。最后通过仿真实验证明,基于ESO的RMPC具有很好的轨迹跟踪性能和抗扰动能力。