基于管的输出反馈模型在有界扰动的多变量不确定系统中的预测控制

在控制系统领域，模型预测控制（Model Predictive Control，MPC）是一种重要的控制策略，它在处理多变量问题和物理约束方面具有独特的优势。MPC在每个采样时刻会优化一个与未来状态/输出演变和物理约束相关的成本函数，以获得一系列控制动作。然而，以往的MPC方法通常需要系统的完整状态信息，这对于实际系统来说并不总是可行的。在很多实际情况下，系统的某些状态可能无法直接测量，因此，需要采用输出反馈模型预测控制（Output Feedback Model Predictive Control，OFMPC）策略。 在现实世界的应用中，不确定性和干扰的存在是不可避免的，尤其是有界状态和输出干扰。本文研究的正是如何设计基于管的输出反馈模型预测控制策略（Tube-based OFMPC），来处理具有多面体不确定性的系统（即参数在一定范围内变化的系统）以及受到有界干扰的影响。这类控制策略需要确保在面对干扰时，真实系统的状态保持在估计的状态所形成的“管道”（Tube）之内。 管的输出反馈模型预测控制策略通过将控制器设计为一种方式，使得真实系统的不可测量状态受到管道的约束，而这个管道的中心是无扰动（参考）模型的估计状态。无界地推算的参考控制序列通过一个自由控制动作以及一个基于参考状态观测器的输出反馈律进行参数化。通过应用管的输出反馈模型预测控制方法，参考模型将渐近稳定，从而确保真实受到干扰的系统具有鲁棒稳定性。 在研究中，一个参考状态观测器被用来估计不受干扰的系统状态，并生成反馈控制律。同时，控制器设计还需要一个自由控制动作，这个控制动作是在一个无限的时间范围内进行参数化的，用于补偿估计误差和实际干扰的影响。 文章提供的数值例子是为了展示所提出技术的有效性。这个数值例子可能是关于一个特定的工业过程控制系统，通过模拟研究来分析和验证所提出方法在实际场景中的性能表现。 本文的另一个贡献在于它对于多变量不确定系统在有界扰动下的鲁棒稳定性进行了深入分析，并提出了相应的控制器设计方法。文中描述了如何通过理论推导和数值仿真，证明了所设计控制器可以保证受到有界干扰的真实系统达到渐近稳定的状态。这为工业控制系统提供了一种新的解决方案，尤其是在那些对稳定性要求极高的应用场景中。 此外，本文的研究结果还展示了管的输出反馈模型预测控制在系统动态约束、输入和输出约束的处理方面的优势，这对于那些复杂的工业过程控制问题来说是非常有价值的。MPC策略能够同时考虑系统的动态约束和操作约束，使得控制系统的设计更为全面，性能更为优越。 本文提出的基于管的输出反馈模型预测控制方法，为处理具有多面体不确定性的多变量系统在受到有界干扰情况下的控制问题提供了创新思路，这不仅丰富了现代控制理论的研究，也为工程实践提供了可行的解决方案。随着工业自动化技术的不断发展，这类先进的控制策略在确保系统稳定运行、提升生产效率和产品质量方面将发挥越来越重要的作用。