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Direct data-driven model-reference control for constrained systems
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AI
DOI：10.1016/j.ifacsc.2025.100355.png)
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摘要
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直接数据驱动控制设计中的一个核心挑战是如何在保持一定性能的同时，确保闭环系统的约束满足和安全生产运行。为解决此问题，我们针对受约束的线性时不变系统提出了一种分层数据驱动控制架构，用于跟踪给定的设定点参考信号。内环由直接从噪声数据综合出的模型参考控制器（MRC）组成，该控制器通过尝试匹配用户指定的参考模型来确保性能。外环是一种鲁棒模型预测控制（RMPC），作为安全预滤波器，它最优地修改提供给内环MRC的参考信号，确保约束满足并提升整体跟踪性能。此外，RMPC方案还考虑了内环控制器在不完美匹配情况下，实际闭环与期望参考模型之间可能存在的潜在失配。该方法的有效性通过一个数值算例进行了验证。© 2025 The Author(s)。由Elsevier Ltd.出版。本文是开放获取文章，遵循CC BY许可（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
Keyword:
Data-driven control theory
Data-driven robust control
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