不确定奇异系统的鲁棒模型预测控制研究

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1、万方数据ClassifiedIndex：0231UDC：621．3SecrecyRate：PublicizedUniversityCode：10082HebeiUniversityofScienceandTechnologyDissertationfortheMasterDegreeTheResearchonRobustModelPredictiveControlforSingularSystemswithUncertaintyCandidate：Supervisor：AssociateSupervisor2AcademicDegreeApp

2、pliedfor：Speciality：Employer：DateofOralExamination：ZhangChenxiProf．ZhangDongwenMasterofScienceMathematicsCollegeofSciencesJune，2015万方数据河北科技大学学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品或成果。本人完全意识

3、到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名：号艮晨毯擀狮躲张冬吱历出年乡月步Et汐Ir年3-月Lr日河北科技大学学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权河北科技大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。口保密，在一年解密后适用本授权书。本学位论文属于杯保密。(请在以上方框内打“、『”)学位论文作者签名：动弋晨藏和出年步月沙日指导教师签名：稿

4、圣珈lr年厂月疗日万方数据摘要模型预测控制(ModelPredictiveControl，简称MPC)是一类利用模型预测被控对象未来行为的计算机优化算法，其控制机理包括模型预测、滚动优化、反馈校正。由于模型预测控制容易处理约束、多变量等优点，成为工业过程控制领域中最受青睐的先进控制算法之一，在工业过程控制方面有着广泛应用。奇异系统作为一类更具广泛性及拥有众多应用背景的系统，其预测控制也已广受关注。本文主要研究了线性分式不确定时滞系统的状态反馈鲁棒预测控制问题和一类不确定时滞奇异系统的输出反馈鲁棒预测控制问题，又针对带有不确定参数的非线性系统进

5、行了自适应鲁棒模型预测控制研究。主要研究内容如下1)研究了一类线性分式不确定时滞奇异系统的鲁棒预测控制问题，系统的输入满足范数有界。将系统看成分段的连续奇异系统，用线性矩阵不等式(LMI)方法和Lyapunov稳定性理论，近似地求解无穷时域的优化问题，在每个采样周期内，给出了输入约束下的状态反馈控制器存在的充分条件和显式表达式，分析了奇异系统的正则、无脉冲模和渐近稳定性，给出了该类系统的在线鲁棒预测控制算法。最终通过一个数值仿真的例子证明了所提方法的可行性。2)研究了一类不确定时滞奇异系统的输出反馈鲁棒预测控制问题，将min-max优化问题转

6、化为无限时域成本函数的上确界最小的优化问题。运用relaxation矩阵与LMI的方法，LMI表示的鲁棒模型预测控制器存在的充分条件以及控制器矩阵的表达式。一个数值仿真的例子证明了所提方法的可行性。3)研究了一类含有不确定参数的非线性系统的自适应模型预测控制问题。在参数自适应部分，考虑了参数误差估计对系统控制的影响，给出了一个新的参数自适应律和滚动时域控制律。在参数自适应过程中保证了随着参数估计的进行，参数估计值渐渐接近参数真实值，参数的集合在始终包含参数真实值的基础上也渐渐地变小，在满足系统约束的前提下，结合了鲁棒的特性以此保证了闭环系统的

7、稳定性。最后的仿真结果验证了这个算法的有效性。关键词奇异系统；模型预测控制；不确定性；参数自适应；线性矩阵不等式万方数据AbstractModelPredictiveControl(MPC)isakindofcomputeroptimizationalgorithmtopredictthefuturebehaviorsofthecontrolledobject．ThecontrolmechanismofMPCincludesmodelprediction，recedingoptimizationandfeedbackcorrection．Mo

8、delpredictivecontrol(MPC)isoneofmostpopularoptimizationstrategieswhichhasbeenwidel