第 28 卷第 10 期
2011 年 10 月
控 制 理 论 与 应 用
Control Theory & Applications
Vol. 28 No. 10
Oct. 2011
未未未知知知多多多变变变量量量非非非线线线性性性系系系统统统自自自适适适应应应模模模糊糊糊预预预测测测控控控制制制
文文文章章章编编编号号号: 1000−8152(2011)10−1399−06
师五喜
(天津工业大学 电气工程与自动化学院, 天津 300160)
摘要: 对一类未知多变量非线性系统提出了直接自适应模糊预测控制方法, 此方法首先对被控对象提出了线性
时变子模型加非线性子模型的预测模型, 然后直接用模糊逻辑系统组成的向量来设计预测控制器, 并基于时变死区
函数对控制器中的未知向量和广义误差估计值中的未知矩阵进行自适应调整. 文中证明了此方法可使广义误差向
量估计值收敛到原点的一个邻域内.
关键词: 未知多变量非线性系统; 自适应模糊控制; 预测控制; 时变死区
中图分类号: TP273 文献标识码: A
Adaptive fuzzy predictive control for
unknown multivariable nonlinear systems
SHI Wu-xi
(School of Electrical Engineering and Automation, Tianjin Polytechnic University, Tianjin 300160, China)
Abstract: We present a direct adaptive fuzzy predictive control method for a class of unknown multivariable nonlinear
systems. In this method, the plant is represented by a predictive model consisting of a linear time-varying submodel and a
nonlinear submodel; the vector composed of fuzzy logic systems is used to design the predictive controller directly. The
unknown vector in the controller and the unknown matrix in estimates of the generalized error are adjusted based on the
time-varying function of dead-zone. It is proved that the proposed method can make the estimates of the generalized error
vector converge to a neighborhood of the origin.
Key words: unknown multivariable nonlinear systems; adaptive fuzzy control; predictive control; time-varying dead-
zone
1 引引引言言言(Introduction)
由于预测控制对被控对象的不确定性、时滞变
化等有较强的鲁棒性, 使其在工业过程控制中获得
了成功的应用. 但最初的预测控制算法是针对线性
系统提出的, 如模型算法控制(MAC)
[1]
、动态矩阵控
制(DMC)
[2]
和广义预测控制
(GPC) [3]
, 而通常的工业
过程含有复杂的非线性特性, 因此对于非线性系统
的预测控制研究显得尤为重要.
由于模糊逻辑系统(FLS)具有万能逼近性
[4]
, 近
年来对非线性系统提出了大量的基于模糊模型的
预测控制方法
[5∼14]
, 但以上算法一般都用高木
–
关
野(T–S)
[15]
模糊逻辑系统对非线性系统进行辨识,
使非线性系统表示为多个线性子系统的时变加权
组合
[5∼12]
, 或采用线性多模型策略
[13,14]
, 最后采用
线性系统预测控制方法在线求得预测控制律. 文
献[16]对一类单变量仿射非线性系统提出了基于神
经网络的近似预测模型, 然后对权值进行在线调整,
最后还是采用线性系统预测控制的方法得到控制
量. 可以看出, 以上控制方法首先都是用模糊逻辑系
统或人工神经网络对非线性系统进行辨识, 然后在
线调整辨识模型中的未知参数, 最后利用线性系统
的预测控制方法求得预测控制律, 这不可避免地要
在每个时刻计算矩阵的逆或求解非线性优化问题,
使在线计算量较大. 这也如同文献[17]所说, 用模糊
逻辑系统建立非线性系统的全局模型是非常复杂的
事情, 再结合预测控制算法反而增加了复杂性.
为避免由于利用模糊逻辑系统建立非线性系统
全局模型后, 再基于此模型设计预测控制算法时产
生的复杂性问题, 文献[18]对一类单变量非线性系统
提出线性时变子模型加非线性子模型的预测模型,
然后基于此预测模型提出了直接自适应模糊预测控
制方法. 本文在文献[18]的基础上, 对多变量非线性
系统提出了线性时变子模型加非线性子模型的预测
模型, 然后直接利用模糊逻辑系统设计预测控制器
的每个分量. 为补偿设计过程中出现的误差项, 文中
基于广义误差向量估计值的时变死区函数对控制器
收稿日期: 2010−04−29; 收修改稿日期: 2010−11−02.
基金项目: 国家自然科学基金资助项目(60974054); 天津市自然科学基金资助项目(10JCYBJC07400).
资源评论
