控制与决策

作者：刘鑫,严爱军

单位：北京工业大学 信息科学技术学院，北京 100124;数字社区教育部工程研究中心，北京 100124,,北京工业大学 信息科学技术学院，北京 100124;数字社区教育部工程研究中心，北京 100124;城市轨道交通北京实验室, 北京 100124,

关键词：模型预测控制;线性离散系统;约束系统;数据驱动;最优控制;稳定性分析

基金：国家自然科学基金项目(62373017, 62073006)；北京市自然科学基金项目(4212032).

针对模型参数未知的线性离散系统, 提出一种数据驱动的双模模型预测控制方法, 无需预先对系统进行建模, 能够实现在约束条件下对目标设定点的最优跟踪控制. 首先, 根据有限的系统历史运行数据预测系统未来一段时间的运行轨迹, 并在代价函数中加入实时优化的人工平衡点, 通过在线求解滚动优化问题来获得控制输入, 进而平稳地驱动系统进入一个控制不变集内; 然后, 在控制不变集内, 基于系统历史运行数据, 采用策略迭代的方法求解动态反馈控制器, 同时可得到静态前馈控制器, 实现驱动系统收敛至平衡点的局部最优跟踪控制; 最后, 验证所提出方法的稳定性, 并将其应用于一个线性化的四容水箱系统. 实验结果表明, 所提出方法有效可行, 具有更小的超调量和更好的收敛性能.

来源：2025年第3期

《控制与决策》期刊编辑部

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