非线性模型预测控制的智能算法综述

从非线性模型预测控制的预测模型建模和最优化问题求解两方面入手,介绍了近年来基于智能模型和智能优化算法的非线性系统预测控制方法,并对各种算法的特征进行了总结评述,指出了智能非线性预测控制方法存在的问题和未来的发展方向。     

一类基于神经网络的非线性模型预测控制

在研究非线性对象输入/输出数据的基础上，将对象输出的Taylor级数展开式取线性项作为预测模型，提出一种非线性系统模型预测控制算法，为了保证预测模型的准确性，以神经网络做辩识器估计系统建模误差，对非线性对象进行单频预测控制，理论上已证明三层BP网能任意逼近L2上的非线性函数，本文通过仿真研究也表明了当神经网络逼近系统建模误差时，所提出的预测控制算法对复杂非线性对象能达到良好的控制效果。     

基于C-R模糊模型的非线性预测控制

Cao和Ress提出的模糊模型（称为C-R模糊模型）由模糊推理和局部线性解析模型两部分组成，用隶属函数加权局部模型构成系统的全局非线性模型。本文提出了一种新的结构上与阶跃模型相类似的C-R模糊阶跃模型。并用DMC动态矩阵控制算法，求解基于该模型的非线性预测控制问题，得出了预测控制算法的解析形式，该方法克服了一般非线性预测控制算法求解困难的缺陷。     

快速阶梯式非线性预测控制

针对仿射非线性系统,以参考输出轨迹代替预测的未来输出进行多个一步预测,取代了多步预测,提出了快速非线性预测控制算法,计算量小,可获得解析控制律;引入了阶梯式控制思想,进一步降低了计算量,柔化了控制量的变化轨迹。对水箱液位控制系统的仿真和实验研究,获得了良好的控制效果,初步验证了算法的有效性。     

基于Hammerstein模型的非线性自适应预测函数控制

传统的预测函数控制对非线性和多变性的实际对象控制效果不佳.采用基于Hammerstein模型的预测函数控制(PFC)内部模型辨识方法来拟合实际对象的非线性.针对实际时象的多变性,不断辨识对象,校正内部模型参数,增强控制系统适应对象变化的能力.选取正弦多项式形式的基函数并介绍了滚动优化的办法.优化性能指标选取双值指标,计算量小,精度高.整个算法线性寻优,不需要非线性模型预测控制的非线性滚动优化,输出可以应用模型参数直接计算.实验表明该方法比PID控制效果更好而且对模型失配具有很好的自适应性能.     

基于状态相依RBF-ARX模型的非线性预测控制及应用

对于一类工作点时变的光滑非线性多变量系统,采用状态相依自回归(state-dependent auto-regressive with exogenous, SD-ARX)模型描述系统的非线性状态特征,用高斯径向基函数(radial basis function, RBF)神经网络近似SD-ARX模型的函数型系数,利用结构化非线性参数优化方法(structured nonlinear parameter optimization method, SNPOM)离线估计模型参数,并以状态信号量引导模型实时反映对象的动态特性,在此基础上设计的非线性预测控制器因避免了在线模型参数估计,可提高系统的实时性,并具有较好的控制效果。对四旋翼飞行器的实验结果验证了建模方法的有效性和控制方法的可行性。     

一类非线性系统的终端滑模分解控制

针对一类非线性系统的稳定控制问题,提出了一种终端滑模分解控制器的设计方法.首先将整个系统分解成两个二阶子系统,设计两个子系统各自的终端滑模面;然后将一个子系统的控制目标嵌入到另一个子系统的控制目标中,用一个控制量使两个子系统在有限时间内收敛至平衡点.该方法对于维数较高系统的控制具有较大意义,可简化设计.倒立摆的仿真结果验证了该方法的有效性.     

非线性多模型控制及仿真研究

连续发酵过程是一个强非线性的生化反应过程，其控制已成为一个难点。传统的预测函数控制一般只能处理线性对象。通过对非线性动态过程的多模型建模，提出了基于加权的多模型自适应预测函数控制方法，用于大范围的非线性连续发酵过程控制，实现了多模型之间的无扰切换。仿真结果表明：跟踪性能优良，鲁棒性强，说明了该方法对非线性系统大范围控制的有效性。     

一类非线性时滞系统的模糊预测控制

利用模糊T-S模型对一类输入受限的非线性时滞系统进行建模;在此基础上,提出了模糊预测控制,推导了预测性能指标上界,将稳定性约束,输入约束变换成容易求解的线性矩阵不等式形式。采用了并行分布补偿预测控制器,基于李雅普诺夫函数和线性矩阵不等式方法给出滚动时域优化的充分条件,证明了闭环系统的稳定性,仿真结果验证了所提方法的有效性。     

非线性双容水箱建模与预测控制

应用流体力学理论对双容水箱液位系统进行力学分析，采用机理建模方法，建立非线性数学模型。应用实测数据拟合模型参数，采用三组仿真，实测阶跃响应曲线，验证了机理模型．采用有约束一步非线性预测控制算法，并考虑了控制工程中多种实际约束问题，对双容水箱液位系统进行了实际控制。实验结果初步验证了控制算法，并进一步验证了模型的有效性。     

预测控制最新算法综述

随着预测控制在工业过程控制中的广泛应用，预测控制在算法和理论研究上都取得了长足进展。本文系统地总结了模型预测控制算法和非线性模型预测控制算法，并对各种算法的特征进行评述，指出预测控制算法存在的问题和研究方向。     

基于C-R模糊模型的预测控制的动态特性分析

提出了C-R模糊模型的辩识递推算法和C-R模糊模型的非缌挂预测控制算法。文中给出了C-R模糊模型的预测控制的动态特性分析，并得到了与线性预测控制理论相对应的C-R模糊模型的非线性预测控制稳定性定理，它对分析非线性预测控制具有一定的指导意义。     

非最小相位系统预测函数控制

针对开环稳定非最小相位系统(NMPS),提出了一种参考轨迹自调整预测函数控制(PFC策略。由于开环稳定NMPS可以方便地用有限脉冲响应(FIR)模型来描述,因此采用基于FIR模型的PFC对其实施控制,并推广到多变量情形,实现对多变量NMPS的有效控制。为了在减小负调缩短调节时间和减小超调之间达到合理的折中,提出了参考轨迹自调整方案,在系统响应初始阶段采用较大的期望闭环性能特性系数,以减小负调;当系统克服负调进入正常响应阶段,采用适当的期望闭环性能特性系数,以缩短调节时间和减小超调。将该策略应用到水轮机调速系统中,仿真结果表明,系统具有良好的动态性能和较强的鲁棒性。     

阶梯式有约束非线性预测控制及其应用

非线性预测控制需要在每个采样周期内求解非凸非线性规划。针对在线求解的计算复杂性,提出基于阶梯控制的非线性预测控制算法,在每个采样周期,采用阶梯式控制策略,精确求解当前控制量,减少非线性规划决策变量的维数,降低了在线计算量,减少计算时间,提高了算法的快速性。仿真和实控结果表明,本算法具有良好的可行性和控制效果。     

一类非线性系统的模糊变结构控制方案

针对一类特殊非线性系统的模糊变结构控制及稳定性问题,通过将非线性系统化为多个精确T S模型来建立非线性系统精确的T S模糊模型,将模糊理论与成熟的线性变结构控制理论相结合设计出一种模糊变结构控制器,提出了使全局模糊模型稳定的充分条件,并用Lyapunov稳定性理论证明该控制器能确保模糊动态模型全局渐近稳定,从而使非线性系统稳定。仿真结果表明了该设计方法的有效性。     

Aggregation based nonlinear model predictive controller with stability analysis

An aggregation based nonlinear model predictive controller (ABNMPC) is proposed for constrained nonlinear systems. Through aggregation, the no-line computation for nonlinear predictive control can be reduced. Stability of the system controlled by the aggregation based predictive control strategy is discussed. It is pointed out that the system is asymptotically stable if the terminal state lies in a certain set and the decaying aggregation coefficient satisfies some conditions. The conclusions are verified through a simulation example.