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Virtual Error-Based Data-Driven P-Type Adaptive Predictive Control and Its Applications
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PRE
AI
DOI：10.1109/TASE.2025.3590028.png)
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摘要
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针对一类具有非仿射非线性动力学的未知多输入多输出（MIMO）离散时间系统，本文提出了一种P型自适应预测控制（PAPC）方法。首先，利用部分形式动态线性化（PFDL）将未知非线性模型转换为包含未知伪偏导数（PPD）矩阵的线性形式。然后通过修正投影算法、自回归模型和输出估计技术建立预测模型。基于该预测模型，采用包含估计跟踪误差信息的自适应学习律生成虚拟误差。随后，通过将P型控制器中的实际跟踪误差替换为虚拟误差，构建了数据驱动的PFDL-PAPC算法。利用压缩映射原理，理论上分析了输出估计和跟踪误差动力学的有界收敛特性。通过耦合水箱和基于实际高炉炼铁数据的实验验证了PFDL-PAPC方法的有效性。面向实践者—基于模型的控制策略高度依赖被控对象模型，这使得其在复杂工业过程中的应用具有挑战性。本文提出了一种P型自适应预测控制算法，该算法直接由多层预测机制生成的虚拟误差驱动，无需任何建模过程。操作人员可根据系统动态复杂度灵活调整线性化长度。此外，所提算法能有效抵抗输入扰动的负面影响。通过耦合水箱和基于实际高炉炼铁数据的实验验证了所提算法的有效性。
Keyword:
Predictive control
P-type controller
data-driven control
partial-form dynamic linearization
model-free adaptive control (MFAC)
期刊
IF:
6.4
论文数:
5.2K
被引数:
1.6W
机构
引用论文
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