低复杂度显式模型预测控制研究

本项目研究建立低复杂度显式模型预测控制的理论与方法，使显式模型预测控制系统具有较少的状态分区数目（低复杂度），易于在工程实际中应用（在线计算时间短，所需内存容量少，用单片微控制器实现），而且能够保证预测控制系统的稳定性、可行性和鲁棒性能要求。通过逻辑上相关联的三大步骤来达到研究目标：首先建立显式模型预测控制系统的性能分析方法；在此基础上建立基于事后性能分析和目标函数自适应修改机制的低复杂度显式模型预测控制综合方法；最后建立显式模型预测控制系统的后处理技术，以进一步降低显式模型预测控制系统的复杂度，减少在线计算时间，便于工程实现。本项目的研究，不仅对丰富和发展显式模型预测控制理论具有理论价值，对扩大显式模型预测控制技术在工程中的适用范围（用于问题规模较大或采样速率较高，或动态变化快的场合）和简化显式模型预测控制技术在工程中的实现具有实际意义。

由于反复在线优化计算的特点，传统模型预测控制系统在本质上是属于一类隐性的非线性系统，也只能适用于问题规模不大动态变化不快的控制系统。本项目通过引入多参数规划方法，把传统模型预测控制的反复在线优化计算过程转化为离线计算完成，建立显式模型预测控制技术。通过分析显式模型预测控制离线计算得到的分区数目和在线查找分区时间，研究低复杂度和在线查找高效率的显式模型预测控制的理论与方法，并进一步研究低复杂度的近似显式模型预测控制的理论与方法，使显式模型预测控制系统具有很少的状态分区数目（低复杂度），易于在工程实际中应用（在线计算时间短，所需内存容量少，用单片微控制器实现），而且能够保证预测控制系统的稳定性、可行性和鲁棒性能要求。项目在低复杂度和在线查找高效率的显式模型预测控制方法的理论研究、显式模型预测控制在电力系统、电力电子系统、网络控制系统等应用仿真研究，显式模型预测控制实验平台研究和近似显式预测控制研究等方面取得了较好的研究成果。本项目研究不仅对丰富和完善显式模型预测控制的理论和方法具有理论价值，对扩大显式模型预测控制在工程实际中的应用（用于动态变化快、实时性要求高，或控制器存储容量有限制的场合）和简化预测控制在工程中的实现，具有重要的实际意义。

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