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T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

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AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

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范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
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作者

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基于多模型最大相关熵卡尔曼滤波的机动目标跟踪

基于多模型最大相关熵卡尔曼滤波的机动目标跟踪

引用

作者：翟晓航西安科技大学

学位级别：硕士

随着目标信息处理领域逐步扩大,机动目标跟踪面临的问题变得越来越复杂。在传统的滤波算法中对于噪声的假设通常都是高斯白噪声,而在实际的机动目标跟踪问题中,噪声通常都是复杂的、非高斯的,若仍将其假设为高斯噪声,则目标的滤波效果... 详细信息

随着目标信息处理领域逐步扩大,机动目标跟踪面临的问题变得越来越复杂。在传统的滤波算法中对于噪声的假设通常都是高斯白噪声,而在实际的机动目标跟踪问题中,噪声通常都是复杂的、非高斯的,若仍将其假设为高斯噪声,则目标的滤波效果将会产生很大的影响。另外,目标运动模型的不确定也是机动目标跟踪领域的主要问题之一,若仍然用单一的模型将会增大估计误差,甚至出现跟踪丢失的情况。因此,对于模型不确定的非高斯噪声机动目标跟踪算法的研究显得尤为重要。针对机动目标跟踪中存在的模型不确定性的非高斯噪声的问题,本文提出了一种基于多模型的最大相关熵卡尔曼滤波算法。该算法利用多模型方法可以解决模型不确定性的特点和最大相关熵卡尔曼滤波可以处理非高斯噪声的特点,提高了对于模型不确定的非高斯噪声机动目标跟踪精度。该算法首先需建立机动目标多个可能的模型,根据先验信息赋予模型概率,然后每个模型之间分别以相互独立或交互的方式进行模型初始化,利用最大相关熵卡尔曼滤波算法求解每个模型的最优滤波值,并根据每个模型的新息和新息协方差矩阵计算似然值,更新相应的模型概率,最后将所有模型的最优估计值和模型概率加权融合得到总体估计值。最后通过两个仿真实例对本文提出的算法进行验证,并与传统的多模型卡尔曼滤波算法和多模型高斯和滤波算法进行比较,得出本文提出的多模型最大相关熵卡尔曼滤波算法在模型不确定性的非高斯噪声下能够将模型集更快收敛到真实模型上,同时对机动目标的跟踪效果具有较高的滤波精度。

关键词：机动目标跟踪多模型方法最大相关熵卡尔曼滤波

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基于多模型的高速列车巡航运行控制研究

基于多模型的高速列车巡航运行控制研究

引用

作者：杨永辉华东交通大学

学位级别：硕士

最近10年间,中国高铁建设成果斐然。随着共建“一带一路”倡议的提出以及国家创新驱动发展战略的深入贯彻实施,中国高铁成为新时代中国发展建设的一张靓丽名片。目前,人工智能和自动驾驶成为研究的热点问题,但我国的高速列车仍然以手动... 详细信息

最近10年间,中国高铁建设成果斐然。随着共建“一带一路”倡议的提出以及国家创新驱动发展战略的深入贯彻实施,中国高铁成为新时代中国发展建设的一张靓丽名片。目前,人工智能和自动驾驶成为研究的热点问题,但我国的高速列车仍然以手动控制为主,如何实现高速列车的自动驾驶,成为我国高铁未来的研究趋势,而自动驾驶要解决的首要问题,即要在高速列车运行过程中,实现精确的速度跟踪控制。由于高速列车运行环境复杂,运行过程中会在牵引、制动、惰行三种工况下转换,而巡航模式是高速列车经常采用的运行模式,其运行模式涵盖了三种运行工况,因此,本文选择巡航模式为研究重点。为了解决高速列车难以实现的巡航过程中理想的速度跟踪控制问题,本文提出了一种新的基于多模型的高速列车巡航运行控制策略。首先基于实际的运行数据采用数据聚类方法建立了多个描述高速列车巡航运行过程的模型;然后针对建立的多个子模型,设计自适应模糊PID控制器以控制高速列车高精度的速度跟踪。具体研究内容如下:1、针对我国高速列车运行环境复杂、工况多变的特征,在研究国内外高速列车建模与控制现状的基础上,对高速列车运行过程的受力进行展开分析,从而得出高速列车运行动力学方程。同时,对列车巡航运行模式下的速度跟踪控制机理进行了详尽说明。2、由于高速列车运行过程中明显的非线性特征,单一模型难以准确描述其运行过程,针对这一特点,提出了高速列车巡航运行的多模型建模方法,选用模糊C-均值聚类算法对初始数据进行分类,针对该聚类算法容易陷入局部最优的缺陷,设计改进型聚类算法,并对两种聚类算法的聚类效果进行分析比较。采用递推最小二乘法对多模型参数进行辨识以确定模型,并建立模型切换原则,针对模型频繁切换可能造成的系统不稳定性问题,对切换过程中系统的稳定性进行论证。对建立的模型进行仿真验证和分析,验证了所提建模方法的有效性。3、结合常规PID控制和模糊控制,以自适应模糊控制器为基础,根据建立的高速列车巡航运行过程中的多个子模型,设计自适应模糊PID控制器实现高速列车巡航模式下精确的速度跟踪控制。利用实际运行数据,对所设计控制器的有效性进行验证。

关键词：高速列车巡航控制数据聚类多模型方法自适应模糊PID控制

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CRH380A型高速列车执行器故障自适应容错控制研究

CRH380A型高速列车执行器故障自适应容错控制研究

引用

作者：章俊辉华东交通大学

学位级别：硕士

随着我国高铁事业的蓬勃发展,高速列车已经成为目前广大群众出行的重要交通工具。然而高速列车运行环境复杂多变,运行工况变换频繁,非线性强,并且执行器长期处于高温振动的环境下,很容易发生故障,常规的控制方法将很难保证列车执行器故... 详细信息

随着我国高铁事业的蓬勃发展,高速列车已经成为目前广大群众出行的重要交通工具。然而高速列车运行环境复杂多变,运行工况变换频繁,非线性强,并且执行器长期处于高温振动的环境下,很容易发生故障,常规的控制方法将很难保证列车执行器故障下的安全可靠运行。因此,研究可靠的控制方法对实现列车的可靠运行有很大的现实意义。自适应控制有着强大的处理系统不确定性的能力,并且多模型自适应控制能够有效改善系统的瞬态性能,非常适用于高速列车这类复杂系统。本文鉴于自适应控制的优势,将其作用于CRH380A型高速列车运行控制系统和执行器故障补偿控制系统,使其在存在未知故障时仍能保证系统的稳定性并且实现对给定速度曲线的跟踪。本文主要的研究内容如下:1、通过分析列车运行过程的受力情况,基于牛顿运动学定律,建立高速列车纵向动力学模型。本文将CRH380A型高速列车作为被控对象,根据其编组结构及动力分配,同时分析其自身控制力及运行过程中受到的基本运行阻力、附加运行阻力和车间相互作用力,建立了高速列车纵向动力学模型,准确地描述了列车运行时的动态特性。2、为了处理高速列车不同运行工况和未知执行器故障带来的不确定性,设计了一种基于分段模型的自适应故障补偿控制策略。通过引入分段常数模型来描述由运行环境变化引起的系统参数变化,并同时考虑列车运行时执行器故障的情况,建立了存在未知执行器故障的高速列车多质点分段常数模型。针对所建立的分段常数模型,采用直接模型参考自适应控制方法,设计了一种自适应故障补偿控制器。该控制器不仅可以对未知执行器故障进行有效补偿,而且还可以有效地处理不同操作条件带来的不确定性。仿真结果表明所提出的控制器能够保证期望的系统性能。3、为了改善列车容错控制系统的瞬态响应,设计了一种基于多参考模型的自适应故障补偿控制策略。针对不同的系统动态矩阵,分别设计了参考模型和自适应控制器组成一个控制器集,并且利用基于估计误差的控制切换算法从这组自适应控制器集中选择最优的控制器作为系统当前的控制器。该策略在对未知执行器故障有效补偿的基础上改善了系统的瞬态性能。仿真结果验证了所提方法的有效性。

关键词：高速列车执行器故障自适应故障补偿多模型方法

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多模型控制理论在AUV运动控制中的应用研究

多模型控制理论在AUV运动控制中的应用研究

引用

作者：任洪亮哈尔滨工程大学

学位级别：硕士

自治式水下机器人(Autonomous Underwater Vehicle)的运动控制方法研究是AUV技术的主要课题之一。AUV工作特点如下：运动模型高度非线性、强耦合、时变和不确定的;受流、浪等工作环境干扰大;作业要求高如工作半径大、航速调节范围大、... 详细信息

自治式水下机器人(Autonomous Underwater Vehicle)的运动控制方法研究是AUV技术的主要课题之一。AUV工作特点如下：运动模型高度非线性、强耦合、时变和不确定的;受流、浪等工作环境干扰大;作业要求高如工作半径大、航速调节范围大、工作时间长;AUV使命模块配置的多样性等。因而控制系统要求能适应上述因素的变化，有强鲁棒性和自适应性，有足够的运动控制精度，这对水下机器人运动控制系统的设计提出了严峻的考验。本论文提出多模型控制方法，使系统在运动过程多个工作点及其附近获得较好的控制模态，对于存非线性上不境下的AUV航向、深度等姿态控制以及航迹的跟踪控制具有艰强的实用价值。论文以多模型方法和AUV控制研究为主线，首先完成了6自由度运动模型、环境干扰和执行机构模型的建立及模型验证;并设计基于单模型的PID、滑模和模糊控制算法，实现了前向速度，水平平面和垂直平面三个子系统各控制目标的仿真，发现远离工作点时，不能满足控制要求。因此继而提出多模型控制方法，采用模糊推理规则构成控制权重来实现控制器的平滑切换。以多模型PID、多模型滑模控制和多模型优化的模糊控制算法解决深度、速度、纵倾和航向控制问题。最后，设计间接航迹控制系统，采用模糊航向制导方法来实时解算期望艏向，避免了在期望航线附近过于频繁操舵，以直航、梳形和梯形航迹跟踪试验进行了验证分析。结果表明，多模型能覆盖被控对象的参数变化范围，把复杂系统简化为多个简单系统的组合，有效地解决复杂系统控制;辅之以模糊平滑切换能力，可以取得良好控制效果。

关键词：自治式水下机器人运动控制多模型方法滑模变结构模糊推理

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非线性系统多模型自适应控制研究

非线性系统多模型自适应控制研究

引用

作者：龙文堃兰州理工大学

学位级别：硕士

在实际的工业生产中,复杂的非线性系统往往具有一个甚至多个非线性环节,并且常常伴随着外界干扰、子系统动态变化、系统参数跳变等问题的发生,这将会使得系统的控制变得困难。传统的自适应控制方法无法对这类复杂的非线性系统进行有效... 详细信息

在实际的工业生产中,复杂的非线性系统往往具有一个甚至多个非线性环节,并且常常伴随着外界干扰、子系统动态变化、系统参数跳变等问题的发生,这将会使得系统的控制变得困难。传统的自适应控制方法无法对这类复杂的非线性系统进行有效的控制,而多模型自适应控制(Multiple Model Adaptive Control,MMAC)方法为这类复杂非线性系统的控制提供了一个很好的解决思路。因此,本文利用MMAC方法理论解决了一类复杂非线性系统中存在系统参数未知,系统参数跳变时的控制问题以及MMAC中子模型过多导致系统计算量增大的问题。具体研究如下:1.针对一类参数未知的非线性离散时间动态系统,提出了一种新的基于神经网络的MMAC方法。首先,将系统分为线性部分和非线性部分。针对系统线性部分采用局部化方法建立多个固定模型覆盖系统的参数范围,在此基础上,建立自适应模型来提高系统性能;针对系统非线性部分建立非线性神经网络预测模型来逼近系统的非线性。然后,针对每个子模型设计相应的控制器。最后,设计基于误差范数形式的性能指标函数对控制器进行硬切换。仿真结果表明,所提出的MMAC方法与传统的在参数空间均匀分布的MMAC方法相比能显著提高非线性系统的暂态性能。2.针对一类具有参数跳变的非线性离散时间动态系统,提出了一种基于聚类方法和神经网络的MMAC方法。首先,采用模糊c均值聚类算法对系统先验数据进行分类处理,再分别对每类数据采用RLS算法建立多个固定模型。在此基础上,建立两个自适应模型来提高系统响应速度和控制品质,建立神经网络预测模型来补偿系统非线性。然后,分别针对相应的子模型设计线性鲁棒自适应控制器和神经网络控制器。最后,采用基于信号有界和测量误差的性能切换指标对控制器进行切换,并证明闭环系统的稳定性。仿真结果表明,所提出的算法能更好地解决非线性系统发生参数跳变问题,使得系统具有良好的控制品质。3.针对MMAC方法中的模型库优化问题,考虑系统实际运行数据,提出了一种基于相似度准则和设置最大模型数的动态优化模型库方法。该方法能对新数据进行综合考量并判断是否应该将该数据纳入子模型建模,并通过设置最大模型数来确保系统用最少的子模型就能保证系统的控制性能。仿真结果表明,所提出的算法能极大地减少子模型数量且具有较好的控制效果。

关键词：非线性系统多模型方法自适应控制模糊聚类神经网络

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高机动目标轨迹预测

高机动目标轨迹预测

引用

作者：李思远中国科学院研究生院（光电技术研究所）

学位级别：硕士

高机动目标轨迹跟踪预测是信号估计领域里一个非常重要的研究分支,在军事监控,民航管制等重要领域都有着重要而广泛的应用。高机动目标跟踪预测往往由于被跟踪目标不断改变的运动模型,以及运动模型以及观测模型具有的非线性,导致跟踪的... 详细信息

高机动目标轨迹跟踪预测是信号估计领域里一个非常重要的研究分支,在军事监控,民航管制等重要领域都有着重要而广泛的应用。高机动目标跟踪预测往往由于被跟踪目标不断改变的运动模型,以及运动模型以及观测模型具有的非线性,导致跟踪的精度常常不能达到要求。在本篇硕士论文中,针对高机动目标跟踪预测中所存在的问题进行分析研究,讨论并提出了基于多模型方法的高机动目标轨迹跟踪预测的算法。本文中,首先讨论研究了多种目标运动学模型,包括非机动模型,各方向轴非耦合的机动模型,到转弯模型,以及动力学模型等等;其次研究了坐标轴系统的选择以及对应滤波器选择的问题。在实际系统设计中实现多模型方法时,需要根据实际情况选择模型集合,确定观测坐标系统,以及对应的滤波器。为了验证和分析所设计的多模型方法的性能,首先设计了一个具有多种运动模式的目标运动轨迹,并将这个仿真目标轨迹作为评价算法性能的基准。在设计这个实验时,做出了不管预测以及跟踪误差多大,都不会丢失目标的假设。为了能够尽可能精确地描述目标的运动,以及不会产生过大的计算量,一共选择了三个运动学模型,即:匀速运动模型,匀加速运动模型,以及三维转弯运动模型。观测模型中则是根据保持观测噪声的白噪声特性,以及运算的简便,选择了混合模型,即目标状态在笛卡尔坐标系下表示,而观测量在传感器坐标系中表示。在基本滤波器的选择中,对于匀速运动以及匀加速运动,使用标准卡尔曼滤波,而对于具有非线性的状态转弯模型,选择使用了扩展卡尔曼滤波方法。通过比较预测轨迹以及真实轨迹的差值,可以明显看出使用了多模型方法的跟踪预测算法有效的提高了机动目标跟踪预测的精度。最后,讨论和研究了利用图像信息,增强多模型跟踪预测算法能力的方法。通常在视觉跟踪中,处理捕获目标的图像之后,直接给出对应位置信息,而诸如姿态,方向等等有关目标的重要信息被忽视。为了将这些信息引入多模型算法中,讨论并研究了对应的状态向量以及运动模型。

关键词：轨迹跟踪预测多模型方法运动模型观测模型图像增强跟踪

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基于概率统计学的多模型结构识别理论与试验研究

基于概率统计学的多模型结构识别理论与试验研究

引用

作者：贾凡丁湖南大学

学位级别：硕士

模型修正与参数识别皆属于结构识别的范畴,依据静动力试验数据完成复杂的结构有限元模型的参数识别,对其响应预测分析、工作状况评估和健康监测有着重要的意义。本文首先介绍了多模型结构识别的概念,即使用多个有限元模型来预测结构的... 详细信息

模型修正与参数识别皆属于结构识别的范畴,依据静动力试验数据完成复杂的结构有限元模型的参数识别,对其响应预测分析、工作状况评估和健康监测有着重要的意义。本文首先介绍了多模型结构识别的概念,即使用多个有限元模型来预测结构的测试结果,其研究重点在于形成大量有限元模型库并进行校验评估,从中选出最契合实际并反映结构特性的模型库,而不是对单一有限元模型进行优化修正和结构识别。本文基于贝叶斯理论的抽样方法,对结构的多模型结构识别问题进行了试验研究。主要研究内容概述如下:(1)介绍了基于贝叶斯理论的多模型结构识别的概念与基本框架,并利用马尔科夫链-蒙特卡洛模拟(MCMC)及其多种衍生抽样方法建立有限元模型库。(2)针对传统的MCMC在参数维度较高时不易收敛和计算效率低下等问题,提出了三种改进的MCMC方法进行了多模型结构识别。利用Matlab-Strand7软件的交互访问技术(API)能够进行大型结构有限元模型的参数自动修正,在获得校验后的有限元模型库后,并能基于有限元模型的后验概率分布进行了响应预测和性能评估。(3)为了验证各方法的可行性和有效性,针对一根简支梁的数值算例验证了所提出的的改进MH抽样方法、TMCMC抽样方法、加入拉丁超立方抽样(LHS)方法的正确性及有效性,并使用一种传统的单模型结构识别方法---遗传算法(GA)进行了对比分析。(4)利用一块钢-混凝土组合板的试验和一座实际大跨钢管混凝土桁架系杆拱桥并验证了多种多模型识别方法(分别通过改进MH抽样方法、TMCMC抽样方法、LHS和误差阈值法)在实际试验与工程上应用的有效性和科学性,并且与遗传算法(GA)进行了对比分析。结果表明本文提出的多模型结构识别方法可以更好地进行结构响应预测和模型筛选。

关键词：结构识别多模型方法贝叶斯理论马尔科夫链-蒙特卡洛模拟(MCMC) 拉丁超立方抽样(LHS) 误差阈值法钢-混凝土组合板大型桥梁结构

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基于EM算法的多模型系统辨识

基于EM算法的多模型系统辨识

引用

作者：魏锦锦江南大学

学位级别：硕士

科学技术的快速发展使得工业生产的控制与优化技术越来越受到重视,现有的控制理论和技术的研究大多是以模型为基础的,大多数模型都是未知的,辨识作为建模的一种有利工具,已经成为了重要的研究领域。辨识又被称为从可观测的数据中提炼数... 详细信息

科学技术的快速发展使得工业生产的控制与优化技术越来越受到重视,现有的控制理论和技术的研究大多是以模型为基础的,大多数模型都是未知的,辨识作为建模的一种有利工具,已经成为了重要的研究领域。辨识又被称为从可观测的数据中提炼数学模型的过程,研究系统辨识具有重要的理论意义与实际意义。尽管系统辨识在线性系统领域已经发展比较完善,但是实际系统中常出现非线性、不确定性、数据遗失或随机性等问题,使得辨识更加复杂。针对这些问题,本文采用基于EM算法的多模型方法对具有调度变量的非线性系统进行辨识研究。主要工作包括:(1)运用多模型方法对观测数据有缺失的且具有不确定调度变量的非线性系统进行了辨识研究。具体做法如下:首先根据多模型原理将非线性系统分解成多个局部模型,以高斯函数为每个局部模型的权重函数,从而将局部模型整合成原非线性系统,针对观测数据的缺失,引入响应变量kD来表征k时刻数据是否缺失,随后应用EM算法处理数据的缺失以及辨识局部模型与权函数中的未知参数。随后应用两个仿真例子证明所提方法的有效性。(2)运用基于期望最大算法的多模型方法对具有随机调度变量的非线性系统进行辨识。调度变量本身的动态特性有可能会随着外部环境等因素的影响而发生变化,对此我们提出了应用马尔科夫跳变特性来描述调度变量的随机变化规律,在此基础上,应用多模型方法将非线性系统按照不同的工况分解为多个子系统,以归一化指数函数为每个子系统的权函数,从而将所有的子系统组合成整体非线性系统,应用期望最大算法估计系统中的未知参数。应用数值仿真与实验验证证实所提出的方法是可行的。随后结合(1)中的理论,对含有随机调度变量的非线性系统在观测数据缺失情况下进行了仿真实验,从而进一步说明(1)与(2)中所提观点都是可行的。

关键词：系统辨识非线性系统多模型方法期望最大算法数据缺失

来源：评论

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无序量测下一类高效粒子滤波算法研究

无序量测下一类高效粒子滤波算法研究

引用

作者：郑林垚西安电子科技大学

学位级别：硕士

在多传感器系统中,由于传感器性能差异或者通信网络滞后,往往会导致传感器获得的量测时间戳与该量测实际到达融合中心的时间顺序不一致,较早时刻的量测会在较晚时刻的量测之后到达融合/估计中心,即所谓“无序量测”。进一步地,由于状态... 详细信息

在多传感器系统中,由于传感器性能差异或者通信网络滞后,往往会导致传感器获得的量测时间戳与该量测实际到达融合中心的时间顺序不一致,较早时刻的量测会在较晚时刻的量测之后到达融合/估计中心,即所谓“无序量测”。进一步地,由于状态演化和量测转换的复杂性,实际系统中广泛存在模型非线性甚至非高斯的情况。针对上述无序量测下非线性非高斯动态系统,传统的贝叶斯滤波难以获得解析解,需要通过数值近似的方法实现贝叶斯递推。粒子滤波(Particle Filter,PF)通过大量的权值样本近似后验概率密度函数给出了递推贝叶斯滤波的有效高精度实现。但是,传统的基于序贯重要采样-重抽样(Sequential Importance Sampling-Resampling,SIR)的粒子滤波(SIR-PF)仅从单一的建议分布中采样,在无序量测的情况下,这种单一性的重要性采样函数的设计由于需要考虑不同时刻量测存在的可能性会变得异常复杂,并加剧粒子贫乏的问题。为克服上述问题,本文提出了无序量测下多重重要采样粒子滤波算法,从多个建议分布组成的混合分布中采样,增加了采样粒子的多样性,以改善粒子贫乏的问题。主要工作内容如下:(1)针对无序量测下非线性系统的递推滤波问题,提出了多重重要采样粒子滤波算法。利用确定性混合多重重要采样(Deterministic Mixture Multiple Importance Sampling,DMMIS),设计了基于正常量测下多重重要采样粒子滤波(DMMIS-PF)算法;进一步地,考虑量测抵达时滞性,提出了无序量测下多重重要采样粒子滤波算法;利用每个粒子构造自身采样分布并通过重组,构成确定性混合多重采样分布以进行权重更新,给出了所提算法的数值近似实现。在量测顺序抵达且过程噪声多模态的目标跟踪场景,所提DMMIS-PF相比于SIR-PF具有更高的估计性能;在单步、多步无序量测下的随机游动模型仿真场景,所提无序量测下DMMIS-PF具有比无序量测下SIR-PF更高的估计精度。(2)针对系统参数多模态下建模为跳变马尔可夫系统的估计问题,考虑量测无序性,提出了多重重要采样下多模型粒子滤波。在多模型框架下,设计了正常量测下多重重要采样的多模型粒子滤波(IMM-DMMIS-PF);进一步地,结合RTS平滑方法,提出了无序量测下基于多重重要采样的多模型粒子滤波,克服模型切换与量测时滞耦合导致的后验概率多模态引起的重要性采样函数难以设计的问题。在多模型机动目标跟踪场景,所提正常量测下IMM-DMMIS-PF相比于多模型SIR-PF具有更好的估计精度;在过程噪声协方差服从跳变马尔可夫过程的随机游动仿真场景,考虑单步滞后无序量测,所提方法的估计精度优于相应无序量测下多模型SIR-PF。

关键词：无序量测粒子滤波多重重要采样多模型方法

来源：评论

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基于MLD-MPC的多模型边界划分及其校正策略研究

基于MLD-MPC的多模型边界划分及其校正策略研究

引用

作者：吴焱楠浙江大学

学位级别：硕士

多模型方法由于能够处理有着较大工作范围以及较大工况变化的强非线性工业对象的控制问题,因而受到了越来越多的关注。多模型方法有两大核心问题,即分解与合成。在多模型合成中,混合逻辑动态(Mixed Logical Dynamical,MLD)模型能将线性... 详细信息

多模型方法由于能够处理有着较大工作范围以及较大工况变化的强非线性工业对象的控制问题,因而受到了越来越多的关注。多模型方法有两大核心问题,即分解与合成。在多模型合成中,混合逻辑动态(Mixed Logical Dynamical,MLD)模型能将线性子模型统一在整体框架下,充分获取整个系统的全部动态信息,是多模型合成的重要工具,且基于MLD模型的MPC也已成为非线性系统控制的有效手段。本文聚焦MLD-MPC获得良好控制效果的两个前提:一是需要先完成多模型分解,即确立线性模型集与操作空间边界条件;二是需要针对模型失配问题采取有效的校正策略。对于上述两点,本文首先在总结多模型分解已有成果的基础上,针对状态不可测系统,提出了基于状态估计的边界划分算法,然后针对存在模型失配的MLD-MPC系统,又提出了一种能在线实施的输出校正策略。主要研究工作如下:(1)针对非线性系统建立其多模型集,然后利用MLD模型进行多模型合成,并设计了全局预测控制器,即MLD-MPC控制器。将MLD-MPC的控制效果与经典的软切换/硬切换PID相对比,仿真结果证明了 MLD-MPC对复杂非线性系统控制的优越性。(2)提出了针对状态不可测非线性系统的多模型边界划分算法:首先考虑闭环反馈对系统特性的影响,将边界划分问题与系统的控制问题结合,同时考虑实际系统状态不可测,引入滚动时域估计并将其整合到边界划分问题中,使得边界划分问题转化为一个双层规划问题,最后求解该双层规划问题得到多模型的边界。(3)提出了一种新的输出校正策略,能够在线处理MLD-MPC系统的模型失配问题。在该策略中首先设计了多模型修正向量,同时引入了逻辑变量来应对子模型切换带来的影响,然后又将包含修正向量和逻辑变量的修正项转化为混合整数线性不等式,并整合到MLD模型中去。仿真证明了该策略能消除模型失配带来的输出静差,并能保证系统获得较好的控制性能。

关键词：非线性系统控制多模型方法 MLD-MPC 边界划分状态估计双层规划模型失配输出校正

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