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不确定系统的鲁棒与随机模型预测控制算法比较研究

发布时间:2019-05-22 23:27
【摘要】:近几十年来,不确定系统模型预测控制的理论和应用得到了飞速发展.本文简要地回顾了不确定系统中鲁棒模型预测控制和随机模型预测控制的发展历史,总结了它们的相关应用,并较为细致地分析了线性不确定系统模型预测控制的各种主要算法.通过总结各种算法的通用模型、运作方式、问题规模,以及它们保证递归可行性、稳定性的方法,分析了部分算法可行域间的关系,揭示了各种算法的主要特点、适用场合和未来可发展方向,并通过仿真实例直观地分析了各种算法的性能和可靠性.
[Abstract]:In recent decades, the theory and application of uncertain system model predictive control have been developed rapidly. In this paper, the development history of robust model predictive control and stochastic model predictive control in uncertain systems is briefly reviewed, and their related applications are summarized. The main algorithms of linear uncertain system model predictive control are analyzed in detail. By summing up the general model, operation mode, problem scale of various algorithms, and their methods to ensure the feasibility and stability of recurrence, the relationship between the feasible domains of some algorithms is analyzed, and the main characteristics of these algorithms are revealed. The application situation and future development direction are discussed, and the performance and reliability of various algorithms are analyzed intuitively by simulation examples.
【作者单位】: 浙江大学智能与系统控制研究所工业控制技术国家重点实验室;
【基金】:企业资源计划(ERP)/制造执行系统(MES)与控制系统之间软件互联互通接口规范标准研究和试验验证平台建设,国家自然科学基金(61621002) 浙江省自然科学基金杰出青年项目(LR17F030002)资助~~
【分类号】:TP13

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5 刘秀,

本文编号:2483371


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