Linear-Parameterization-Based Model Free Adaptive Predictive Control

doi:10.1109/TASE.2025.3613545

Linear-Parameterization-Based Model Free Adaptive Predictive Control

2025-01-01

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DOI：10.1109/TASE.2025.3613545

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针对未知非线性离散时间系统，提出了一种新颖的数据驱动预测控制方案。通过对预测时域内理想控制器进行动态线性化（DL），将控制增量向量线性参数化，从而得到预测控制律。控制增益矩阵通过递归最小二乘法自适应整定。该独特的预测控制方案是完全数据驱动的，因为预测控制律不依赖于底层系统动力学，且控制增益矩阵仅通过受控系统的输入/输出数据整定。在合理条件下，所设计方案的渐近收敛性得到了严格保证。通过一个数值算例和一个焊接算例进行仿真，验证了所设计方案的有效性和适用性。Note to Practitioners—本文的动机源于工业问题，即如何向机器发送控制输入以提前 N 步跟踪给定信号。该问题应用于自动驾驶车辆和焊接过程等各个领域。现有方法要求已知系统动力学，这在实际中具有挑战性。本文提出了一种新控制方法，仅需利用工业过程中产生的数据，无需了解系统动力学。本文对该新方法的工作原理及其可靠性进行了数学表征。初步的数学仿真和焊接过程仿真表明该方法可行，但该方法尚未考虑扰动和约束。未来研究将考虑在所讨论的方法中引入扰动和约束。

Keyword:

Dynamic linearization technique

nonlinear system

data-driven control

predictive control

adaptive control

Linear-Parameterization-Based Model Free Adaptive Predictive Control

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