一类基于非参数模型控制算法的收敛性和鲁棒性分析

工业控制实践表明预测控制是一类性能较优的控制算法，重要的是需从理论上对这类算法的方法机理和性能指标给出定性和定量的分析。本课题对基于非参数逼近的预测控制算法，探讨了利用拉格莱正交函数逼近对象脉冲响应模型以建立对象的预测模型，并进而建立预控制律的方法。并在上述基础上给出了闭环系统的增量算法及其仿真分析，并探讨了若干设计参数如预测长度、控制时域长度、损失因子、柔化因子等对系统鲁棒性和收敛性的影响。上述研究对改善算法的性能、简化其设计、减少计算量、提高系统鲁棒及增加对复杂环境的适应性都是很有意义的。上述研究成果已写出5篇论文，有些成果间接应用于实时控制中，有些研究结果仍继续深入进行过程中。