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加權(quán)模型預(yù)測控制_WMPC
（作者未知） 2011/5/11
摘要針對參數(shù)有界系統(tǒng), 將加權(quán)模型引入預(yù)測控制算法, 改進(jìn)了原算法對模型處理的不足,從而增強(qiáng)了控制系統(tǒng)的奮棒性, 改善了控制性能。仿真結(jié)果表明了該方法的有效性。
關(guān)銳詞 加權(quán)模型, 奮棒性, 預(yù)測控制
引言
+ 7 % 預(yù)測控制是以系統(tǒng)的單位階躍響應(yīng)為模型的一種算法, 其優(yōu)點(diǎn)是模型在現(xiàn)場易于得到, 計算量小, 在線實(shí)施方便:但該算法中沒有參數(shù)自適應(yīng)環(huán)節(jié), 因此從理論上講不適合系統(tǒng)參數(shù)變化的情況。
算法是在自校正算法的基礎(chǔ)上, 吸收了預(yù)測控制算法的一些思想而形成的一類具有參數(shù)自適應(yīng)性質(zhì)的算法:在一定條件下, 該算法確實(shí)表現(xiàn)出很好的控制性能。
但是在線參數(shù)的自適應(yīng)環(huán)節(jié)基本上是以遞推最小二乘實(shí)現(xiàn)的, 這就不可避免地引入了系統(tǒng)在線辨識與系統(tǒng)控制的交互干擾。
就參數(shù)辨識而言, 當(dāng)閉環(huán)系統(tǒng)不再有持續(xù)激勵時, 在線參數(shù)辨識的結(jié)果將對系統(tǒng)輸入輸出結(jié)果變得十分敏感, 從而導(dǎo)致辨識結(jié)果可能會有大的偏離, 控制性能也由此迅速變差, 甚至導(dǎo)致系統(tǒng)不穩(wěn)定。
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