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第10章基于模型预测控制..

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基于RBF神经网络的非线性模型预测控制

基于RBF神经网络的非线性模型预测控制

络 的非 线性拟 合性 ， 建一 个神 经 网络预 测 器 （ 构 ＮＮＰ 来预 测 模 型 未 来 时刻 的 输 出值 ． ） 然后 利 用神
经网络 控制 器（ ＮＮＣ 实现基 于模 型 的预 测 控 制． 真 结果表 明此 方 法 具 有较 好 的 控 制 效 果 ， ） 仿 并且 在 有扰 动和模 型 失 配的情 况 下 ， 现 了良好 的 鲁棒性 ． 表
Ｋｅ ｒ ｓ：ｎｏ ｉ ａ ｙｓ ｅ ；ｎ ｕｒ ｌｎｅ ｗｏ ｋ；ｐ ｅ ｉ ｔｖｅ ｃ ｎｔ ｏ ｙ ｗｏ ｄ ｎｌ ｎｅ ｒ ｓ ｔ ｍ ｅ ａ ｔ ｒ ｒ ｄｃｉ ｏ ｒ ｌ
控制， 已经成 为 了预测 控制 的研究 特点 之一 ， 并且 已
０ 引 言
预 测控 制也 被称 为基 于模 型 的预测控 制 或模 型
Ａｂ ｔ ａ ｔ ｎ ｔ ｓ ｐ ｅ ，ａ ＲＢＦ ｎｅ ａ ｔ ｒ ｓ ｄ ｎｏ ｉ ｅ ｒ ｍｏ ｌｐ ｅ ｉ ｔｖｅ ｃ ｎｔｏｌｉ ｏ ｓｒ ｃ ：Ｉ ｈｉ ａｐ ｒ ｕｒ ｌｎｅ ｗｏ ｋ ｂａ ｅ ｎｌｎ ａ ｄｅ ｒ ｄ ｃ ｉ ｏ ｒ ｓ ｐｒ —
预测 控制 ， 它具 有基 于模 型进行 预测 的特 征． 经典 的
经 出现 了 多 种 基 于 神 经 网 络 的 预 测 控 制方 法 ］ ．
这些 方法一 般都 是通 过神 经 网络建 立对象 的非 线性
模型 ， 然后 利用 非线 性 解 析 求解 或 线 性 化 处 理 的方 法求 取最优 控 制律 ． 目前 非 线 性解 析 解 的求解 结 果 比较 精确 ， 但是 求解 过程 比较 困难 ， 也缺 乏一 定 的理
基 于 Ｒ Ｆ神 经 网络 的非 线 性 模 型预 测 控 制 Ｂ
陆冬 娜 。 马英 杨

风光储能在微电网中的控制策略

风光储能在微电网中的控制策略

风光储能在微电网中的控制策略发布时间：2023-02-21T09:11:48.975Z 来源：《科技新时代》2022年10月19期作者：余剑[导读] 储能装置在维持微电网稳定运行、提高电能质量以及调频调峰等方面发挥着巨大的作用。

微电网既可以与大电网实现并网运行，还能在检测大电网故障期间，断开与大电网连接，然后切换至独立运行模式。

余剑国网湖北省电力有限公司咸宁市供电公司湖北咸宁 437000摘要：储能装置在维持微电网稳定运行、提高电能质量以及调频调峰等方面发挥着巨大的作用。

微电网既可以与大电网实现并网运行，还能在检测大电网故障期间，断开与大电网连接，然后切换至独立运行模式。

微电网中，用到的分布式电源可作为再生能源，因其具备较强环保性，所以可促进能源循环利用。

关键词：风光储能；微电网；控制策略引言人类依靠能源而生存，国家依靠能源而强大。

随着社会发展与经济的快速增长，能源需求变得越来越紧迫，而这种趋势在未来还在持续增长。

传统的诸如煤炭、石油、天然气等化石能源随着人类的大量消耗正在逐渐枯竭，而且这些化石燃料的燃烧带来的环境污染、气候变暖、生态恶化等问题对人类的生存造成了威胁。

另一方面，与此相对的风能、太阳能、水能、生物质能、海洋能等可再生能源，由于资富、清洁无污染，满足了人们日益增长的能源消费需求和建设环境友好型国家的迫切需要。

所以对可再生能源的大力利用与开发己经成为我国的一项重要发展战略。

1微电网运行方式微电网具备离网运行与并网运行特点，离网转并网、并网转离网等两种暂态运行方式。

微电网要在两种常态下稳定运行。

2风光储能在微电网中的控制策略2.1主从控制并离切换微电网应用主从控制策略在离网与并网模式中切换，为了确保系统稳定运行，主电源可以在PQ与V/f控制键顺利切换，便于实现微电网并、离网模式无缝衔接。

以控制器状态跟随微电网平滑切换控制法，但与此同时，还应切换控制器参数。

文章当中对微电网运行模式切换动态规律进行研究，然后优化切换控制器，便于减少切换中的暂态振荡。

多工况以及多目标优化的自适应巡航系统

多工况以及多目标优化的自适应巡航系统

Techniques of Automation &Applications多工况以及多目标优化的自适应巡航系统范柏旺,王增才,单兴华(山东大学机械工程学院，山东济南250061)摘要:为提高自适应巡航系统(Adaptive Cruise Control,ACC)的综合性能，通过对跟驰性能、安全性、燃油经济性以及乘客舒适性进行分析，作为系统的控制约束，并引入了基于驾驶数据的车头时距。

采用了分层控制的架构，并基于模型预测控制理论(Model Predictive Control,MPC)设计了上层控制器。

提出了一种可以根据当前行驶工况来对目标函数中的权重进行实时再分配的策略(Dynamic Weight Adjustment Strategy,DWAS),来解决传统固定权重在多工况下表现差的情况。

实车实验表明，在复杂的多个工况下，所提出的权重可变的MPC控制器在保证跟驰性能和安全性的前提下，提高了燃油经济性和舒适性。

关键词:自适应巡航控制系统；分层控制；模型预测控制；权重动态调节；燃油经济性中图分类号：TP273文献标识码:B文章编号:1003-7241(2021)004-0009-06Adaptive Cruise System of Multi-scene and Multi-objective OptimizationFAN Bai -wang,WANG Zeng -cai,SHAN Xing -hua(School of Mechanical Engineering,Shandong University,Jinan 250061China )Abstract:To improve the performance of the adaptive cruise control (ACC),the tracking capability,safety,ride comfort and fueleconomy are analyzed and introduced as the control constraints of the system.A headway time based on the driving data is also introduced as a system input.The ACC system is designed in layered architecture and the upper controller is based on the model predictive control (MPC).A dynamic weight adjustment strategy (DWAS)of the objective function is proposed according to the current driving condition to solve the problem of poor performance of the traditional constant weight in various driving conditions.The results show that the proposed MPC controller with dynamic weight adjustment strategy can improve fuel economy and comfort under complex driving conditions while ensuring the tracking capability and safety.Key words:Adaptive Cruise Control;hierarchical control;model predictive control;dynamic adjustment of weight ;fuel economy收稿日期:2019-11-221引言自适应巡航系统(Adaptive Cruise Control,ACC)作为传统定速巡航系统的延伸和拓展，在部分场景下代替驾驶员对油门踏板、刹车踏板进行操作，在很大程度上降低了驾驶员的疲劳程度并提高了车辆使用的便利性[1-2]。

基于模型算法预测控制策略的APF的研究

基于模型算法预测控制策略的APF的研究
４ １ 参 考 轨 迹 ．
实 际 应 用 中常 取 Ｍ＜ （ 为 控 制 时域 、 ＰＭ Ｐ为 预 测 时 域 ） 且 ： （ ＋ ｌ） Ｈ（ 一 ） ∈｛ … ， ， Ⅱ ｋ ｉ ＝ ＋ １ｋ ，ｉ Ｍ， ｋ Ｉ
在 传 统 的 模 型 预 测 控 制 中 ， 考 轨迹 定 义 为 ： 参
正后的结果进行新 的滚动优化［ １Ｍ Ｃ的特 点是 ３。 Ｐ － 其预 测模型 为脉冲 响应 模型 。如 图 １ 示 ， Ｐ 所 ＭＣ
算 法 包 括 预 测模 型 、 馈 校 正 、 动 优 化 等 部 分 。 反 滚
ｌ（ ｖ ｋ）
和反馈校正这 ３ 个基本特征 的基础上。
此 处 采 用 一 种 模 型 算 法 控 制 对 Ａ Ｆ 的 电 流 Ｐ
间的误 差进行 反馈校 正和 滚动优 化 ， 克服 了系统 的不确 定性 ， 实验结果 表 明该方法 可提高 系统精 度及鲁 棒性 。
关键 词 ： 源 电力滤波 器 ；模 型算法 ；预 测控制 ；谐波 电流 有
中 图 分类 号 ：Ｎ １￣ Ｔ ７ ３． ８ 文献 标 识 码 ： Ａ 文 章 编 号 ：０ ０ １０ ２ １ ） １０ ９ — ２ １０ — ０ Ｘ（０ １ １－ ０ ２ ０
定 稿 日期 ： ０ １ ０ — ４ ２１— ５ ０
假 设 装 置 处于 稳 态 ．将 一 个 单 位 脉 冲 加 至 输
入端 ， 单位脉冲函数为 ｕ Ｏ＝ ， ｋ ＝ ， ｊ ）ｌｕ ）０ 其中 ｋ ０ （ ／ ＞。
单位 脉 冲 响应 为 Ｈ（） 用有 限的卷 积 近似 表 示 为 ： １，
２ 模 型算 法控 制 的基本原 理
模 型算 法 预 测 控 制 作 为预 测 控 制 基 本 算 法 之

基于一阶滞后传递函数的换热器模型预测控制

基于一阶滞后传递函数的换热器模型预测控制

制 的鲁棒 性 。通过仿 真实例证 明 ： 型预测控制 能够较 好地处 理换 热器 控制 上 的纯滞 后等 问题 ， 有较好 的鲁 模 具
棒性 。
关键 词 ： 换热器 ； 型预测控制 ； 模 传递函数 ； 滚动优化 ； 反馈 校正
中 图 分 类 号 ：Ｋ １４ Ｔ ２ 文献标识码 ： Ａ 文章 编号 ：０ ５９５ （０ ２ ０ －０ ６０ １０ －９４ ２ １ ）５０ ６ －４
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ｆ ｃ ｓｎ ｎ ｔ ｅ ｓｒ ｎ ｕ ｅ ｌ ｇ，ｃ ｎ ｔａ ｎ ｎ ｔ ｅ ｅ ｔ ｒ ｓ ｏ ｅ ｔｅ ｃ ｎ ｅ ｓ ｒ ｃ ： ｏ ｕ ｉ ｇ ｏ ｈ ｔｏ ｇ ｐ ｒ ａ ｏ ｓｒ ｉ ｔａ ｄ ｏｈ ｒｆ ａｕ ｅ ｆｈ ａ ｘ ｈａ ｇ ｒ，ｔ ｅ ｍｏ ｌｐ ｅ ｃ ｉｅ ｈ ｄｅ ｒ ｄｉｔ ｖ
Ｍ ｏ ｅ ｒ ｄ ｃ ｉ ｅ ｃ ｎ ｒ ｌｏ ｅ ｔｅ ｃ ｎ ｅ ａ ｅ ｎ ｄ ｌｐ ｅ ｉｔｖ ｏ ｔ ｏ ｆ ｈ ａ ｘ ｈａ ｇ ｒ ｂ ｓ ｄ ｏ ｉ ｓ ｒ ｅ ａ ｒ ｎ ｆ ｒ ｆ ｎｃ ｉ ｎ ｆｒ ｔ ｏ ｄ ｒ ｌ ｇ ｔ ａ ｓｅ ｕ ｔ０
ｏ ｔｍｉｅ ｐ ｉ ｚ ｄ， ａ ｄ ｔ ｗｈ ｌ ｐ ｏ ｅ ｓ ｎ ｈｅ ｏｅ ｒ ｃ ｓ ｗａ ｏ ｔｍａ ； ｆｎ ｌｙ， ｔｒ ｕ ｈ ｈ ｆｅ ｂ ｃ ｃ ｒｅ ｔｏ ｓ ｐ ｉ ｌ ｉ ａｌ ｈ ｏ ｇ ｔ ｅ ｅ ｄ ａ ｋ ｏ ｃｉ ｎ， ｔ ｅ ｃｏ ｅ ｌｏ ｈ ｌ ｓ ｄ－ｏ ｐ
ｏ ｔｍｉａ ｉｎ ｓ ｓｅ ｗａ ｏ ｍｅ ｏ ｉ ｒ ｖ ｈｅ ｒ ｂ ｔ ｅ ｓ ｏ ｈ ｏ ｔｏ ． Ｔｈ ｉ ｌｔｏ ｘ ｍｐ ｅ ｐ ｏ ｅ ｈ ｔ ｔ ｅ ｐ ｉ ｚ ｔ ｙ ｔ ｍ ｓ ｆ ｒ ｄ ｔ ｍｐ ｏ ｅ ｔ ｏ ｕｓｎ ｓ ｆ ｔ ｅ ｃ ｎ ｒ １ ｏ ｅ ｓｍｕ ａｉｎ ｅ ａ ｌ ｒ ｖ ｓ ｔ ａ ｈ ｍｏ ｅ ｒ ｄ ｃ ｉｅ ｃ ｎ ｒ ｌｃ ｎ ｂ ｔ ｒｈ ｎ ｌ ｈｅｐｒｂ ｅ ｆｐ ｒ ｉ — ｅａ ｔ ．ｆ ｒｈ ａ ｘ ｈ ｎ ｅ ｏ ｔｏ ，ａ ｄ ｈ ｓ ｄ ｌｐ ｅ ｉ ｔ ｏ ｔｏ ａ ｅ ｔ ａ ｄｅ ｔ ｏ ｌ ｍｓｏ ｕ ｅｔｍｅ ｄ ｌ ｙ ｅｃ ｏ ｅ ｔｅ ｃ ａ ｇ ｒｃ ｎ ｒ ｌ ｎ ａ ｖ ｅ

《现代控制工程》

《现代控制工程》

《现代控制工程》目录第1章绪论1.1现代控制工程的发展1.2 本书的内容与安排第2章状态空间数学模型2.1 状态与状态空间的概念2.2 系统的状态空间模型2.2.1 建立状态空间模型的方法2.2.2 由状态空间模型求微分方程2.3 线性系统的状态空间模型与线性变换2.3.1 SISO线性系统的状态空间模型2.3.2 MIMO线性系统的状态空间模型2.3.3 状态方程的线性变换2.4 控制系统的实现2.4.1 系统的实现问题2.4.2 不含有输入导数项的微分方程的实现2.4.3 含有输入导数项的微分方程的实现2.5 多变量系统的传递矩阵2.5.1 多变量系统传递矩阵的概念2.5.2 从状态空间模型求传递矩阵2.5.3 多变量控制系统的结构图简化2.6 控制系统的状态空间模型2.7 MATLAB在状态空间模型建立中的应用2.7.1传递函数转换到状态空间模型2.7.2状态方程的线性变换2.8 本章小结习题第3章控制系统稳定性分析3.1 控制系统稳定性定义3.1.1 范数的概念3.1.2 平衡状态3.1.3 李雅普诺夫稳定性定义3.2 控制系统稳定的条件3.2.1 单变量线性定常连续系统的稳定条件3.2.2 多变量线性定常连续系统的稳定条件3.2.3 单变量线性定常离散系统的稳定条件3.2.4 多变量线性定常离散系统的稳定条件3.3 李雅普诺夫稳定判据3.3.1 函数的正定性3.3.2 非线性系统的李雅普诺夫稳定判据3.4 线性系统的李雅普诺夫稳定判据3.4.1 线性连续系统的李雅普诺夫稳定判据3.4.2 线性离散系统的李雅普诺夫稳定判据3.5 非线性系统的克拉索夫斯基稳定判据3.6 非线性系统的小偏差线性化方法3.6.1 小偏差线性化的基本思想3.6.2小偏差线性化方法3.6.3李雅普诺夫第一法3.7 MATLAB在系统稳定性分析中的应用3.8 本章小结习题第4章线性系统动态性能分析4.1 线性连续定常系统状态方程的求解4.1.1 齐次状态方程的求解4.1.2 非齐次状态方程的求解4.2 线性连续时变系统状态方程的求解4.2.1 齐次状态方程的解4.2.2 状态转移矩阵的性质4.2.3 状态转移矩阵的计算4.2.4 非齐次状态方程的解4.3 线性离散系统状态方程的求解4.3.1 齐次状态方程的解4.3.2 状态转移矩阵的性质4.3.3 状态转移矩阵的计算4.3.4线性定常离散系统非齐次状态方程的求解4.3.5线性时变离散系统状态方程的求解4.4 MATLAB在系统动态性能分析中的应用4.5 本章小结习题第5章线性系统的能控性和能观性分析5.1 能控性和能观性问题5.2 线性定常系统的能控性5.2.1 能控性的定义5.2.2 能控性判别准则5.2.3 能控性第二判别准则5.2.4 输出能控性及其判别准则5.3 线性定常系统的能观性5.3.1 能观性的定义5.3.2 能观性判别准则5.3.3 能观性第二判别准则5.4 状态空间模型的对角线标准型5.4.1 系统的特征值和特征向量5.4.2 化矩阵A为对角阵5.4.3 化矩阵A为约当阵5.4.4 特征值为复数的对角线标准型5.5 状态空间模型的能控标准型与能观标准型5.5.1 第一能控标准型5.5.2 第二能控标准型5.5.3 第一能观标准型5.5.4 第二能观标准型5.6 传递函数的几种标准型实现5.6.1 能控标准型实现5.6.2 能观标准型实现5.6.3 对角线标准型实现5.6.4 约当标准型实现5.7 对偶原理5.8 线性定常系统的规范分解5.8.1 能控性结构分解5.8.2 能观性结构分解5.8.3 系统结构的规范分解5.9 MATLAB在系统能控性和能观性分析中的应用5.9 本章小结习题第6章状态反馈控制与状态观测器设计6.1 状态反馈与输出反馈6.1.1 状态反馈6.1.2 输出反馈6.1.3状态反馈系统的能控性与能观性6.1.4 状态反馈对传递函数的影响6.2 状态反馈设计方法6.2.1 极点配置问题6.2.2 单输入系统的极点配置方法6.2.3 多输入系统的极点配置方法6.3 状态观测器设计方法6.3.1 全维状态观测器设计6.3.2 降维状态观测器设计6.4 带状态观测器的状态反馈系统的设计方法6.5 MATLAB在状态反馈与状态观测器设计中的应用6.6 本章小结习题第7章最优控制7.1 最优控制的概念7.2 变分法与泛函的极值条件7.3 变分法求解无约束最优控制问题7.4 极小值原理7.4.1 连续系统的极小值原理7.4.2 离散系统的极小值原理7.5 线性二次型最优控制7.5.1 线性二次型最优控制问题7.5.2 连续系统有限时间状态调节器7.5.3 连续系统无限时间定常状态调节器7.5.4 线性离散系统状态调节器7.5.5 线性连续系统输出调节器7.5.6 线性连续系统输出跟随器7.6 本章小结习题第8章系统辨识8.1 系统辨识的概念8.1.1 系统辩识的定义8.1.2系统辩识的基本内容8.2 线性静态模型的最小二乘参数估计8.2.1 参数估计问题8.2.2 最小二乘法的基本算法8.2.3 最小二乘法的性质8.2.4 应用举例8.3 线性动态模型的最小二乘参数估计8.4 最小二乘参数估计的递推算法8.4.1 基本递推算法8.4.2 带有遗忘因子的递推算法8.5 线性系统的结构辨识8.5.1 模型阶次的确定8.5.2 系统纯时滞的辨识8.6 闭环系统的可辨识性8.7 MATLAB在系统辨识中的应用8.8 本章小结习题第9章自适应控制9.1 自适应控制的概念9.1 自校正控制的结构9.2 最小方差控制9.3 自校正调节器9.4 自校正调节器应用实例9.5 本章小结习题第10章预测控制10.1 预测控制的基本原理10.2 动态矩阵控制10.3 炼油厂加氢裂化装置的动态矩阵控制10.4 模型算法控制10.5 催化裂化分馏塔的模型算法控制10.6 广义预测控制10.7 本章小结习题第11章模糊控制11.1 模糊控制的发展11.2 模糊集合11.2.1 模糊集合的定义11.2.2模糊集合的表示方法11.2.3 模糊集合的运算11.3 模糊控制系统的组成11.3.1模糊控制系统的结构11.3.2 模糊控制器的输入输出变量11.3.3 模糊控制器的输入输出变量的模糊化11.4 模糊控制规则11.5 模糊关系与合成11.5.1 模糊关系11.5.2 模糊关系的合成11.6 模糊推理与模糊决策11.6.1 模糊推理11.6.2模糊决策11.7 模糊控制算法的工程实现11.8 模糊PID复合控制11.9 酚醛树脂聚合反应温度模糊控制11.9.1 酚醛树脂聚合反应过程特性分析11.9.2 模糊控制器设计11.10 全自动洗衣机的模糊控制11.10.1 模糊控制洗衣机的检测11.10.2 洗衣机的模糊控制11.11 本章小结习题第12章专家系统与专家控制12.1 专家系统12.1.1 专家系统的概念12.1.2专家系统的一般结构12.1.3 实时专家系统12.2 专家控制系统12.2.1 专家控制系统的概念12.2.2 间接专家控制12.2.3 直接专家控制12.3 专家控制系统的知识表示12.3.1 知识表示12.3.2 产生式知识表示12.3.3 产生式系统12.3.4 动物识别专家系统12.4 专家控制系统的推理机12.5 专家控制系统的搜索技术12.6 电脑充绒机专家控制系统12.6.1电脑充绒机的工作原理12.6.2高性能称重传感器设计12.6.3电脑充绒机的程序控制12.6.4充绒机羽绒重量专家控制12.7 本章小结习题第13章神经网络控制13.1 神经网络控制概述13.2 神经元与神经网络13.2.1生物神经元结构13.2.2 神经元数学模型13.2.3 神经网络的结构与工作方式13.2.4 神经网络的学习13.3 BP神经网络及其学习算法13.3.1 BP神经网络的结构13.3.2 BP学习算法13.3.3 BP学习算法的实现13.4 基于神经网络的系统辨识方法13.4.1前向模型辨识13.4.2反向模型辨识13.5 基于神经网络的软测量方法13.5.1 软测量技术13.5.2 污水处理过程神经网络软测量模型13.6 基于神经网络的控制方法13.6.1 神经网络控制器13.6.2 神经网络预测控制13.6.3 神经网络模型参考控制13.6.4 神经网络内模控制13.7 单神经元控制器13.8 本章小结习题习题解答参考文献。

219470578_基于分布式模型预测控制的欠驱动AUV_编队控制

基于分布式模型预测控制的欠驱动AUV 编队控制郭渊博, 李　琦, 闵博旭, 高　剑, 陈依民(西北工业大学 航海学院, 陕西 西安, 710072)摘 要: 分布式模型预测控制(DMPC)相较于集中式模型预测控制具有更低的计算量、更强的容错性和鲁棒性, 被广泛应用于多智能体编队控制。

文中提出了一种基于DMPC 的欠驱动自主水下航行器(AUV)编队控制方法, 基于局部邻居信息为各AUV 控制器构建预测控制的代价函数和约束条件, 通过优化算法求解一定时域内的最优控制输入。

同时, 针对编队系统可能存在的障碍物避碰问题和通信时延问题, 分别设计了基于距离和相对视线差的避障方法, 以及在接收到所有邻居信息后再求解的等待机制。

仿真结果表明, 采用文中方法, 多航行器编队能够在障碍及通信时延条件下保持队形稳定。

关键词: 自主水下航行器; 分布式模型预测控制; 编队避障; 通信时延中图分类号: TJ630.33; U674.941 文献标识码: A 文章编号: 2096-3920(2023)03-0405-08DOI: 10.11993/j.issn.2096-3920.202204018Formation Control of an Underactuated Autonomous Undersea VehicleBased on Distributed Model Predictive ControlGUO Yuanbo ,　LI Qi ,　MIN Boxu ,　GAO Jian ,　CHEN Yimin(School of Marine Science and Technology, Northwestern Polytechnical University, Xi’an 710072, China)Abstract: Compared with centralized model predictive control, distributed model predictive control(DMPC) is characterized by lower computational complexity and stronger fault tolerance and robustness, and it is widely used in multiagent formation control. In this study, an underactuated autonomous undersea vehicle(AUV) formation control method based on DMPC is proposed. Based on local neighbor information, the cost function and constraints of predictive control are constructed for each AUV controller, and the optimal control input in a certain time domain is solved by using an optimization algorithm. To solve the obstacle avoidance problem and communication delay problem that may exist in the formation system, obstacle avoidance methods based on distance and relative line of sight, as well as a waiting mechanism for problem solving after receiving all neighbor information, are designed. The simulation results demonstrate that, by using the method proposed in this study, the multi-AUV formation can remain stable under the conditions of obstacles and communication delays.Keywords: autonomous undersea vehicle; distributed model predictive control; obstacle avoidance in formation;communication delay0　引言自主水下航行器(autonomous undersea vehicle,AUV)作为认识和开发海洋资源的重要工具, 具有隐蔽性较好、作业精度高、任务重构能力强等优势, 目前在军民领域都有着极为广泛的应用[1]。

第10章 先进控制GPC

此外还可得E j ( z
1
1 0 0 0
0 0
)
系数递推公式为
E j 1 ( z 1 ) E j ( z 1 ) e j 1, j z j E j ( z 1 ) f j ,0 z j
当
j 1 时，方程式(10.1.3)为
1 E1 ( z 1 ) A( z 1 ) z 1F1 ( z 1 )
进而，使式(10.1.9)成立的充要条件是式(10.1.10)和式(10.1.11)成立：
Fj 1 ( z 1 ) z[Fj ( z 1 ) A( z 1 )e j 1, j ]
将式(10.1.11)等式两边各相同阶次项的系数逐一比较，得到
(10.1.11)
e j 1, j f j ,0
u 到输出 y 间的脉冲传递函数为
1 1 z B ( z ) G ( z 1 ) A( z 1 )
(10.1.2)
的预测值，首先考虑下述丢番图
为了利用模型式(10.1.1)导出
j
步后输出
y (k j | k )
（Diophantine）方程：
10.1.1 预测模型
1 E j ( z 1 ) A( z 1 ) z j Fj ( z 1 )
(10.1.7) (10.1.8)
y(k j | k ) y (k j | k ) E j ( z 1 ) (k j )
出信息及未来的输入值，就可以预测对象未来的输出。
式(10.1.4)、式(10.1.5)、式(10.1.7)和式(10.1.8)都可作为GPC的预测模型。这样， 根据已知的输入输
f j 1,i f j ,i 1 ai 1e j 1, j f j ,i 1 ai 1 f j ,0 i {0, , na 1}

基于MPC的AUV轨迹跟踪控制研究

基于MPC的AUV轨迹跟踪控制研究作者：石文会金丽娜马楠楠来源：《现代信息科技》2024年第10期摘要：文章研究了自主水下航行器（AUV）的轨迹跟踪控制问题。

为了提高自主水下航行器的轨迹跟踪性能，提出一种基于Lyapunov的模型预测控制（LMPC）方法来设计控制器。

首先，基于该方法，考虑执行器饱和等实际约束，设计非线性反步跟踪控制律，在基于Lyapunov的模型预测控制问题中构造约束条件，使闭环的稳定性得到保证。

其次，传统的控制器参数设置方法一般为试凑法，根据经验代入不同参数观察AUV的跟踪效果。

对于其中的权重矩阵，采用改进的布谷鸟算法进行优化。

最后，在MATLAB上的仿真结果表明，所提出的方法显著提高了AUV的轨迹跟踪控制性能。

关键词：自主水下航行器；轨迹跟踪；模型预测控制；布谷鸟搜索算法中图分类号：TP18 文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2024）10-0188-06Research on Trajectory Tracking Control of AUV Based on MPCSHI Wenhui， JIN Lina， MA Nannan（Liaoning Petrochemical University， Fushun 113001， China）Abstract： This paper investigates the trajectory tracking control problem of AUVs. In order to improve the trajectory tracking performance of AUV， a method of Model Predictive Control based on Lyapunov is proposed to design the controller. Firstly， based on the method， considering practical constraints such as actuator saturation， a nonlinear backstepping tracking control law is designed， and constraint conditions are constructed in the problem of Model Predictive Control based on Lyapunov to ensure the stability of the closed-loop. Secondly， the traditional method for setting controller parameters is generally the trial and error method， where different parameters are substituted based on experience to observe the tracking effect of AUV. For the weight matrix in the Model Predictive Control based on Lyapunov， an improved Cuckoo Search algorithm is used for optimization. Finally， the simulation results on MATLAB show that the proposed method significantly improves the trajectory tracking control performance of AUVs.Keywords： Autonomous Underwater Vehicle; trajectory tracking; model predictive control; Cuckoo Search algorithm0 引言自主水下航行器（AUV）是水下救援、油氣勘探的重要载体[1]。

基于SMC的模型预测控制性能验证方法研究


（U1833119）
074
文设计了一种基于统计模型检测（Statistical Model
FCSMPC 在不同条件下的性能验证问题，如稳态、负
载动态变化和参数扰动等。以标准两电平三相逆变
器为对象，SMC 可查询出 FCSMPC 在各种负载动态
Smart Power
智慧电力
2020
第 48 卷
第 11 期 Vol.48
Science，
Wuhan Polytechnic University，
Wuhan 430023，China）
Abstract: Targeting the problem of the performance verification of finite control set model predictive control（FCSMPC），the paper
Research on Performance Verification Method of Model Predictive
Control Based on SMC
YUAN Wu1，ZENG Shan2
（1. Wuhan Technical College of Communications，Wuhan 430065，China；2. School of Mathematics & Computer
Key words: FCSMPC；control performance；statistical model checking；inverter
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进行，其为欧几里得范数 [7-8]，不同控制目标的优先
引言
级由权重系数规定。通常 MPC 分为连续集 MPC[9]
控制器概念的简单性和高性能是成功应用于
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（3）滚动优化。 预测控制中的优化与通常的离散最优控制算法不 同，不是采用一个不变的全局最优目标，而是采 用滚动式的有限时域优化策略。也就是说，优化 过程不是一次离线完成的，而是反复在线进行的， 即在每一采样时刻，优化性能指标只涉及从该时 刻起到未来有限的时间，而到下一个采样时刻， 这一优化时段会同时向前推移。 • 事实上，预测控制的三个基本特征：预测模型， 反馈校正和滚动优化也不过是一般控制理论中模 型、反馈和控制概念的具体表现形式。
• 目前GPC都是以线性系统作为被控制对象，对 于弱非线性系统，一般仍能取得较好的控制效果， 但对一些强的非线性系统难于奏效。对此，非线 性的广义预测控制研究开始重视，主要有基于 Hammerstein模型广义预测控制、基于 LMOPDP模型广义预测控制、基于神经网络的 非线性系统广义预测控制，还有基于双线性模型、 多模型等多种方法。 • 由于预测控制对于复杂工业过程的适应性，在国 外许多企业得到广泛应用，取得显著经济效益， 国内亦有试点，逐步推广应用。它在工业过程有 着广阔的应用前景。
由于脉冲响应、阶跃响应易于从工业现场直接获 得，并不要求模型的结构有先验知识。基此采用 滚动优化等策略，计算当前控制输入取代传统最 优控制，并在线优化控制中利用实测信息不断进 行反馈校正。所以在一定程度上克服了不确定性 的影响，增强了控制的鲁棒性。此外，这类算法 在线计算比较容易，非常适合于工业过程控制的 实际要求。 70年代后期，MAC,DMC分别在锅炉、分馏塔和 石油化工装置上获得成功的应用，取得了明显经 济效益，从而引起工业控制界的广泛重视。国外 一些公司如Setpoint, DMC, Adersa, Profimatics等也相继推出了预测控制商品化软 件包，获得了很多成功的应用。
2. 参考轨线 在预测控制中，考虑到过程的动态特性，为了使过程 避免出现输入和输出的急剧变化，往往要求过程输出 y(k+i))沿着一条所期望的、平缓的曲线达到设定值 yd。 这条曲线通常称为参考轨线。最广泛采用的参考轨线为 一阶指数变化形式，可写为 yr (k i) i y(k ) (1 i ) yd i=1,2,3… （3-1） T 式中 e T 其中Ts为采样周期；T为参考轨迹的时间常数；y(k)为 现时刻过程输出；yd为设定值。 显然，T 越小，则越小，参考轨迹就能越快地达到设 是预测控制中的一个重要设计参数，它对闭 定值yd。 环系统的动态特性和鲁棒性都有重要作用。
设定值yd
参考轨线
yr(k+i) u(k) 输出y(k)
优化计算
yc(k+i)
过程
在线校正 ym(k+i)
预测模型
图1预测控制的基本结构
(1).预测模型。 预测控制需要一个描述系统动态行为的模型称为 预测模型。它应具有预测功能，即能够根据系统 的现时刻的控制输入以及过程的历史信息，预测 过程输出的未来值。 脉冲响应模型和阶跃响应模型等非参数模型, 传 递函数，状态空间模型。 目前经常采用易于在线辨识并能描述不稳定过程 的CARMA受控自回归滑动平均模型(Controlled Auto-Regressive Moving Average,简称 CARMA)和CARIMA受控自回归积分滑动平均模 型(Controlled Auto-Regressive Integrated Moving Average,简称CARIMA)。
第10章 基于模型的预测控制 • 工业过程的多输入——多输出的高维 复杂系统难于建立精确的数学模型， 工业过程模型结构、参数和环境都有 大量不确定性； • 工业过程都存在着非线性，只是程度 不同而已； • 工业过程都存在着各种各样的约束， 而过程的最佳操作点，针对工业过程特点寻找 各种对模型精度要求低，控制综合质 量好，在线计算方便的优化控制算法。 预测控制是在这样的背景下发展起来 的一类新型计算机优化控制算法。
10.1 预测控制的发展 最早有理查德（Richult）、梅拉（Mehra） 等提出建立在脉冲响应基础上的模型预测 启发控制（Model predictive Heuristic Control, 简称MPHC）或称模型算法控制 （Model Algorithmic Control 简称 MAC），以及有卡特勒（Cutler）等提出 建立在阶跃响应基础上的动态矩阵控制 （Dynamic Matrix Control 简称DMC）。
10.2 预测控制的基本原理 • 通常的PID控制，是根据过程当前的和过去的输 出测量值和设定值的偏差来确定当前的控制输入。 • 而预测控制不但利用当前的和过去的偏差值，而 且还利用预测模型来预估过程未来的偏差值，以 滚动优化确定当前的最优输入策略。 因此，从基本思想看，预测控制优于PID控制。 1 基本原理 各类预测控制算法都有一些共同特点,归结起来 有三个基本特征,如图1所示.
（2）反馈校正。 在预测控制中，采用预测模型进行过程输出值的 预估只是一种理想的方式，对于实际过程，由于 存在非线性、时变、模型失配和干扰等不确定因 素，使基于模型的预测不可能准确地与实际相符。 因此，在预测控制中，通过输出的测量值与模型 的预估值进行比较，得出模型的预测误差，再利 用模型预测误差来校正模型的预测值，从而得到 更为准确的将来输出的预测值。正是这种由模型 加反馈校正的过程，使预测控制具有很强的抗干 扰和克服系统不确定的能力。
80年代初期，为了克服最小方差控制的弱点，吸取预测 控制中的多步预测优化策略，这样可以增强算法的应用 性和鲁棒性。因此出现了基于辩识模型并带有自校正的 预测控制算法，如扩展时域自适应控制（Extended Prediction Self-Adaptive Control 简称 EPSAC）； 广义预测控制（Generalized Predictive Control 简称 GPC）等，这类算法以长时段多步优化取代了经典最 小方差控制中的一步预测优化，从而可应用于时滞和非 最小相位对象，并改善了控制性能和对模型失配的鲁棒 性。 此外，莫拉里(Morari)等1982年研究一类新型控制结 构——内模控制（Internal Model Control 简称IMC）， 发现预测控制算法与这类控制算法有着密切联系。 MAC、DMC是IMC的特例，从结构的角度对预测控制 作了更深入的研究。