Control 版 (精华区)

发信人: lock (明月光), 信区: Control
标  题: 非线性模型预测控制6
发信站: 哈工大紫丁香 (2001年05月01日08:47:17 星期二), 站内信件

9  非线性预测控制尚待研究的问题
    相对于线性MPC，有关非线性MPC的研究与应用还很少．尽管提出了许多NLMPC算法，
但是许多算法仍然处于理论研究阶段，如非线性RHC、连续时间非线性模型预测控制．应
用于实际的NLMPC大多都是采用改进的线性化模型或者经验模型．然而对于强非线性系统
，线性化模型或经验模型都不能很好地描述系统动态特性[69]．作者认为，对于非线性
模型预测控制还有许多问题需要进一步研究和探索．
    1)．进一步研究非线性预测模型．MPC的模型预测、滚动优化和反馈校正三大方法机
理中，预测模型是NLMPC的关键，原因是非线性系统种类繁多、动态行为各异，很难用一
个简单的模型来描述．由于线性化模型或经验模型都不能很好地描述系统动特性，而且
因缺乏新的软件工具而使非线性机理模型在NLMPC中的实际应用受到了限制．因而将静态
原理模型和动态经验模型（线性或非线性）结合起来的混合预测模型应得到重视[71]．
此外，研究基于信息处理的功能模型有更广泛的意义．
    2)．加强非线性MPC的算法研究．在预测控制框架内，把非线性预测控制与 控制理
论、并行处理，大系统理论、智能控制、鲁棒控制、模糊控制、自适应控制、人工神经
网络、遗传算法、 算子理论以及时间序列分析、PLS和PCA等信息处理方法和理论结合起
来研究，从而提高NLMPC的控制性能、可行性、适应性以及鲁棒性．这为非线性预测控制
的研究提供了广泛的空间．
    3)．继续对各种NLMPC算法进行理论研究，完善理论体系．这方面的主要任务是各种
算法的优化求解、稳定性和鲁棒性分析，这是NLMPC研究中的一个薄弱环节，即使非线性
RHC和连续非线性预测控制这样理论性很强的预测控制方法，其稳定性和鲁棒性结果也不
多，仍有待于深入研究．
    4)．在非线性模型预测控制理论不断发展的同时，须进一步加强其应用研究．把一
些理论研究成果通过改进和综合其它方法一起应用于实际控制过程，真正解决一些问题
，并从中发现新问题，从而推动NLMPC的理论与应用不断向前发展．

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※ 来源:·哈工大紫丁香 bbs.hit.edu.cn·[FROM: mpc.hit.edu.cn]