带有时域硬约束的不确定系统最优保代价控制

针对带有时域硬约束的不确定系统,提出了一种最优鲁棒保代价控制方法.首先将系统中存在的时域硬约束统一由控制量和状态量的线性不等式描述,然后利用矩阵不等式方法,导出了约束鲁棒保代价状态反馈控制器存在且能保证系统一定二次性能同时满足时域硬约束的充分条件.最终最优鲁棒约束保代价控制问题可以转化为求解一个非凸的矩阵不等式优化问题,给出了该类优化问题的迭代求解步骤.在质量-弹簧-阻尼系统上的仿真应用结果表明所提方法可以在约束范围内尽可能地提高系统的鲁棒性能.     

采用变时域模型预测的车辆路径跟踪控制方法

为了解决自动驾驶车辆变速行驶时模型预测路径跟踪控制器的可靠性问题,提出一种变预测时域自适应路径跟踪控制方法.首先,推导简化后适用于仿真验证的车辆三自由度动力学模型,引入松弛因子以避免求解过程中出现非可行解,并将跟踪控制转化为二次规划求解问题;然后,确定模型预测控制器的重要设计参数,分析车速和预测时域的变化关系,拟合预测时域与车速的函数曲线,设计一种变时域自适应路径跟踪控制器;最后,搭建Carsim/Matlab/Simulink联合仿真平台进行验证.结果表明:变时域自适应路径跟踪控制器能够随着车速变化实时更新预测时域,可保证车辆具有较好的跟踪精度和稳定性.     

基于状态观测器的一类不确定系统的鲁棒预测控制

运用线性矩阵不等式方法,研究了一类具有范数有界不确定系统的鲁棒预测控制问题．在每一采样时刻预测状态值,将无限时域“min-max”优化问题转化为凸优化问题求解,得出状态反馈预测控制律;同时设计系统的全维状态观测器,使得到的控制律满足观测器增益Lp,从而保证了闭环系统的稳定性．仿真示例验证了算法的有效性．     

多无人机编队控制轨迹的凸优化设计

将多无人机编队控制优化模型分解为优化层和协调层,从而将多无人机编队控制轨迹的设计转化为优化层和协调层的优化设计。首先在共有的辅助决策变量汇合点的前提下,对优化层采用对偶理论将约束问题转化为无约束问题,进而利用最优必要条件求解最优的控制输入信号值。对协调层关于辅助变量汇合点的设计,可采用凸算法中的梯度投影策略,并分析该梯度投影算法的收敛性。最后用仿真算例验证该方法的有效性。     

基于D-tree分解的欠约束与完备约束的几何约束求解

提出了解决欠约束、完备约束的几何约束问题的D-tree分解算法.首先,提出了一种适用范围更广的处理特殊约束策略,可以将这种特殊约束与普通约束统一化,采用转化策略将欠约束的几何约束问题转化为完备约束的几何约束问题.然后,根据几何约束图中结点的度的性质给出了D-tree分解算法,相比经典算法,D-tree分解算法拥有更低算法复杂度和相同的求解域.最后,根据D-tree分解算法结果的规律性,给出了一个为基于数值的求解方法导出求解序列的策略.D-tree分解算法通过导出的求解序列将提高几何约束求解中基于数值的求解方法的求解效率.     

不确定时滞系统的Min-Max预测控制

对于状态和输入有约束的离散不确定时滞系统,提出Min—Max预测控制方法,将有限预测时域以后的鲁棒性能指标用终端惩罚近似,而终端惩罚用线性矩阵不等式(LMI)离线求解,因此无限时域的代价转化为有限时域代价,使得Min—Max优化问题求解简单,保留原有的鲁棒稳定性．给出了该方法稳定性的充分条件,通过仿真验证了此方法的有效性．     

改进粒子群算法优化的非线性模型预测控制

针对带有有界随机扰动和概率约束的非线性模型预测控制的优化控律求解问题.采用引入粒子滤波重采样步骤改进的粒子群算法,并与粒子的变异操作相结合来求解非线性模型预测控制优化控制律的方法,提高了算法的收敛速度和控制效果.对概率约束的处理,采用对不满足约束的粒子进行有效替代的方法,进而得到满足概率约束条件的优化控制律.仿真结果表明了提出的改进粒子群算法用于优化求解非线性模型预测控制的优化控制律的可行性和有效性.     

基于QP转化的约束非方系统模型预测控制

针对带约束非方系统的控制问题,设计了一种基于标准二次规划(QP)转化方法的快速模型预测控制算法。首先利用非方传递函数矩阵对Diophantine方程进行求解,结合系统的单位阶跃响应矩阵重构系统的预测模型;然后,考虑系统的约束条件,包括输入输出变量、控制增量约束,通过引入松弛变量及等式转化,将模型预测控制MPC过程中的最小化目标函数问题转化为带有不等式约束的标准QP问题,实现最优控制律在迭代过程中的一步求解,从而解决传统控制方法中计算量大、不能够直接应用于在线控制的问题。将本文所提出的方法应用于经典的Kalman非方系统的控制。得到仿真结果表明,该预测控制方法在系统的抗噪声扰动、设定值跟踪等方面均有着较好的性能,同时能满足系统的约束条件,并得到满意的控制效果。     

带有模型不确定性的连续时间广义预测控制

针对模型不确定系统的连续时间广义预测控制,引入无穷时域的性能指标使闭环系统达到稳定.用递推最小二乘法估计系统的未知参数,在每个采样点基于估计的状态模型来计算控制输入.通过施加新的终端等式约束,将无穷时域性能指标的优化问题转化成可解的二次规划问题.利用后退时域性能指标的单调性证明,给出使连续时间广义预测控制达到闭环稳定的条件.仿真算例验证了算法的有效性.     

自主车辆线性时变模型预测路径跟踪控制

为提高自主车辆路径跟踪控制的实时性和鲁棒性,研究一种线性时变模型预测路径跟踪控制方法.建立用于控制器仿真验证的纵向侧向二维车辆非线性动力学模型;从二轮三自由度模型出发,推导出线性时变路径跟踪预测模型;引入向量松弛因子解决优化求解过程中硬约束导致的控制算法非可行解问题,基于模型预测控制理论将路径跟踪控制算法转化为带软约束的在线二次规划问题;最后通过Matlab/Simulink实现车辆动力学建模和控制器设计,双移线工况仿真结果表明,所设计的控制器能够适应不同车速、不同设计参数的鲁棒性要求.