具有网络诱导的时滞的Hammerstein系统的两步输出反馈预测控制

本文主要关注的是Hammerstein模型代表的非线性系统的设计问题，特别是当系统存在网络诱导的时滞时，如何进行两步模型预测控制（MPC）的设计。这里提到的网络诱导时滞是指在传感器到控制器（S2C）以及控制器到执行器（C2A）的链接中出现的延迟。 本文中提到的Hammerstein模型，它是一种特殊的非线性系统模型，通常用于描述那些由非线性静态部分和线性动态部分共同组成的系统。在很多工业应用中，这种模型是非常常见的，比如在化学过程中，可以将化学反应部分作为非线性静态环节，而后续的热传递或混合过程则可以看作是线性动态部分。 文章中提出的两步输出反馈预测控制（TSOFPC）策略是针对系统状态不可测量的情况设计的。由于状态不可直接观测，需要借助状态观测器来估计系统状态。接着，通过最小化二次性能函数来计算系统线性部分的中间变量。通过这样的方法来估算并补偿由于网络通信产生的时滞效应，保证系统的稳定性与控制性能。 从控制系统设计的角度来看，预测控制是一种先进的控制策略，其核心思想是利用模型预测未来一段时间内系统的输出响应，并基于此来设计控制输入，以此达到对系统未来行为的优化控制。两步预测控制方法的优势在于它通过分步优化的方式，可以在有限的计算资源下，提高控制的实时性和控制效果。 在网络控制系统的背景下，由于网络环境的不稳定性，时滞成为影响系统性能的一个关键因素。网络诱导时滞是指由于网络通信和处理延时导致的时滞，这种时滞可能对系统的稳定性和控制性能产生不利影响。因此，对于网络控制系统的时滞补偿算法的研究，一直是控制理论研究的一个热点问题。 本文提出的两步输出反馈预测控制算法针对上述问题，通过在控制设计中考虑时滞的影响并提出相应的补偿策略，旨在减小或消除时滞对系统性能的负面影响。文章中通过数值例子验证了所提算法的有效性。 在研究背景部分，文章指出网络控制系统在过去十年中在很多领域都显示出其吸引力，如制造业、车辆、航天器以及远程手术等领域。这些应用中的控制系统往往需要通过网络进行数据的传输和控制命令的下达，因此，网络的通信延迟对控制系统的性能有重要的影响。 文章中的关键词包括“两步模型预测控制”、“Hammerstein模型”、“输出反馈”和“网络诱导时滞”。通过这些关键词我们可以看出，本文的研究是在综合了网络控制系统理论、非线性系统建模、预测控制理论和时滞补偿技术等领域知识的基础上，进行的一次理论与实践相结合的探索。因此，该研究对于推动网络控制系统的理论发展和实际应用具有重要意义。