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💥1 概述

基于鲁棒控制不变集的管式模型预测控制方案及其在利普希茨非线性系统中的应用研究

摘要

本文提出了一种基于鲁棒控制不变集的管式模型预测控制（Tube-MPC）方案，并研究了其在利普希茨（Lipschitz）非线性系统中的应用。通过引入鲁棒控制不变集，该方案能够处理系统模型的不确定性，提高控制器的鲁棒性和稳定性。仿真结果表明，该方案在利普希茨非线性系统中表现出良好的控制性能。

关键词

Tube-MPC；鲁棒控制不变集；利普希茨非线性系统；模型预测控制

1. 引言

模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）作为一种先进的控制策略，在工业控制领域得到了广泛应用。然而，传统的MPC方法通常假设系统模型是准确已知的，对系统不确定性的处理相对较弱。在实际应用中，系统模型往往存在不确定性，如参数摄动、外部扰动等，这些不确定性会严重影响控制器的性能。

为了应对系统模型的不确定性，Tube-MPC方法被提出。Tube-MPC通过引入管状区域（Tube）的概念，将系统状态的不确定性表示为管状区域，并设计控制器以确保系统状态在管状区域内。这种方法能够显著提高控制器的鲁棒性和稳定性。

利普希茨非线性系统是一类重要的非线性系统，其非线性项满足利普希茨条件。这类系统在工业过程控制、机器人控制等领域具有广泛应用。本文将研究基于鲁棒控制不变集的Tube-MPC方案在利普希茨非线性系统中的应用。

2. 基于鲁棒控制不变集的Tube-MPC方案

2.1 管状区域（Tube）的定义

2.2 鲁棒控制不变集

鲁棒控制不变集是指一个系统在存在外部干扰或参数不确定性的情况下，一旦状态进入该集合，无论干扰如何变化，系统状态将永远停留在该集合内。在Tube-MPC中，鲁棒控制不变集用于定义管状区域的边界，确保系统状态在不确定性作用下不会偏离管状区域。

设 Z 为一个鲁棒控制不变集，对于所有 x∈Z，存在控制输入 u 使得：

Ax+Bu+w∈Z,∀w∈W

其中，W 是外部扰动的集合。

2.3 Tube-MPC控制策略

基于鲁棒控制不变集的Tube-MPC控制策略包括两个关键步骤：管状区域的更新和控制输入的优化。

2.3.1 管状区域的更新

在每个控制周期开始时，根据系统模型和鲁棒控制不变集的定义，更新管状区域。这一步骤通常涉及状态预测和管状区域的更新规则。状态预测可以根据系统模型进行，而管状区域的更新规则可以利用系统的状态预测和不确定性范围来计算。

2.3.2 控制输入的优化

在管状区域更新后，通过优化问题来确定最优控制输入，使得系统状态能够保持在管状区域内。通常，这个优化问题可以表示为一个线性或非线性规划问题，其目标是最小化系统性能指标并满足约束条件。控制输入可以表示为一个控制序列 U=[uk​,uk+1​,…,uk+N−1​]，并通过最小化系统性能指标（如控制偏差、能耗等）来确定最优的控制序列。同时，需要满足系统动态模型和约束条件（如控制输入的范围、管状区域的限制等）。

3. 在利普希茨非线性系统中的应用

3.1 利普希茨非线性系统模型

3.2 系统线性化

为了应用Tube-MPC方法，通常需要对利普希茨非线性系统进行线性化。在工作点 (x0​,u0​) 附近对系统进行一阶泰勒展开：

3.3 鲁棒控制不变集的设计

对于线性化后的系统，设计鲁棒控制不变集 Z。可以采用多面体集合来表示鲁棒控制不变集，即：

3.4 Tube-MPC在利普希茨非线性系统中的实现

在每个控制周期开始时，根据当前状态 xk​ 和线性化后的系统模型，更新管状区域 Xk​。然后，通过求解优化问题来确定最优控制输入序列 U，使得系统状态在预测时域内保持在管状区域内。

优化问题可以表示为：

4. 仿真研究

4.1 仿真模型

考虑一个利普希茨非线性系统：

其中，wk​ 是均匀分布在 [−0.01,0.01] 上的外部扰动。

4.2 仿真参数

• 预测时域 N=10
• 控制时域 Nc​=5
• 采样时间 Ts​=0.1 s
• 初始状态 x0​=[1;1]
• 参考状态 xref​=[0;0]

4.3 仿真结果

通过仿真实验，比较了传统MPC方法和基于鲁棒控制不变集的Tube-MPC方法在利普希茨非线性系统中的控制性能。仿真结果表明，Tube-MPC方法能够更好地处理系统模型的不确定性，系统状态能够更稳定地跟踪参考状态，且控制输入的波动较小。

5. 结论

本文提出了一种基于鲁棒控制不变集的Tube-MPC方案，并研究了其在利普希茨非线性系统中的应用。通过引入鲁棒控制不变集，该方案能够有效地处理系统模型的不确定性，提高控制器的鲁棒性和稳定性。仿真结果表明，该方案在利普希茨非线性系统中表现出良好的控制性能，具有广泛的应用前景。未来的研究可以进一步优化鲁棒控制不变集的设计方法，提高Tube-MPC的计算效率，并探索其在更复杂非线性系统中的应用。

📚2 运行结果

🎉3参考文献

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