楊世忠,邢麗娟
青島理工大學(xué) 信息與控制工程學(xué)院,山東 青島266520
魯棒模型預(yù)測(cè)控制(Robust Model Predictive Control,RMPC)由于能顯式地表示系統(tǒng)的模型不確定性和輸入輸出約束,實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的穩(wěn)定控制,被廣泛應(yīng)用于各種系統(tǒng)控制中[1-4]。在RMPC中,如何更好地減小由于系統(tǒng)的參數(shù)的不確定對(duì)系統(tǒng)控制造成的影響,減小系統(tǒng)的在線計(jì)算量,實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的快速穩(wěn)定控制,是科研人員一直關(guān)注的重點(diǎn)。
魯棒模型預(yù)測(cè)控制將系統(tǒng)模型的不確定性用多胞體描述,離線時(shí)優(yōu)化出一系列嵌套橢圓集序列,在線時(shí)根據(jù)狀態(tài)變量在橢圓集序列中的位置得到系統(tǒng)的控制律,這種基于離線嵌套橢圓集RMPC已經(jīng)取得了許多研究成果[5-6]。文獻(xiàn)[7]針對(duì)系統(tǒng)狀態(tài)的多組一維子空間,運(yùn)用常規(guī)離線魯棒預(yù)測(cè)控制生成多組橢圓不變集序列,在線時(shí)尋求當(dāng)前狀態(tài)所處最大橢圓不變集,通過(guò)簡(jiǎn)單的融合計(jì)算得到對(duì)應(yīng)的控制律。文獻(xiàn)[8]離線構(gòu)造一系列橢圓集來(lái)描述多步可行區(qū)域,每個(gè)橢圓集的平衡點(diǎn)根據(jù)上一個(gè)橢圓來(lái)選取,再根據(jù)在線計(jì)算合適的輸入使系統(tǒng)穩(wěn)定,采用逐步倒退計(jì)算的方法確保迭代的可行性和穩(wěn)定性,減少了計(jì)算負(fù)擔(dān)。文獻(xiàn)[9]針對(duì)一類具有多胞不確定性的線性參數(shù)變化系統(tǒng),通過(guò)求解線性矩陣不等式,構(gòu)造了一個(gè)收縮的橢圓集序列,優(yōu)化了離線不變橢圓集的數(shù)量,實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)控制的快速穩(wěn)定控制。由于系統(tǒng)的輸入輸出約束一般采用不等式的形式給出,采用離線嵌套橢圓集的RMPC 的初始可行域較小,算法保守,因此,采用一系列嵌套多面體集的離線算法開始廣泛應(yīng)用于RMPC 中[10-12]。文獻(xiàn)[13]離線時(shí)構(gòu)建多面體不變集,在線時(shí)每一個(gè)采樣時(shí)刻確定包含當(dāng)前狀態(tài)的最小多面體不變集,通過(guò)計(jì)算與相鄰兩個(gè)多面體不變集的位置關(guān)系得到狀態(tài)反饋控制律。文獻(xiàn)[13]離線時(shí)選取一系列收斂于原點(diǎn)的離散狀態(tài)來(lái)計(jì)算相應(yīng)的狀態(tài)反饋控制律,并構(gòu)造各多面體不變量集。在線時(shí),通過(guò)確定當(dāng)前測(cè)量狀態(tài)可以嵌入的最小多面體不變量集來(lái)確定系統(tǒng)的控制律。文獻(xiàn)[14]提出了一種基于魯棒一步集的Tube不變集魯棒模型預(yù)測(cè)控制方法,采用多面體不變集離線設(shè)計(jì)方法得到基于多面體不變集序列的擴(kuò)展終端約束集,通過(guò)引入魯棒一步集并借助Tube 不變集控制策略,設(shè)計(jì)了基于魯棒一步集的魯棒模型預(yù)測(cè)控制方法。文獻(xiàn)[15]考慮了離散時(shí)間的不確定分段仿射系統(tǒng),提出了一種基于檢測(cè)狀態(tài)空間區(qū)域的可達(dá)性的多面體RMPC 算法,保證系統(tǒng)狀態(tài)從最大集驅(qū)動(dòng)到目標(biāo)區(qū)域,減少了在線計(jì)算量。文獻(xiàn)[16]中的RMPC 算法針對(duì)線性變參數(shù)系統(tǒng),離線時(shí)構(gòu)造了與嵌套多面體不變集相關(guān)聯(lián)的控制律序列,在線時(shí)經(jīng)過(guò)線性插值的方法確定系統(tǒng)的實(shí)時(shí)控制律。應(yīng)當(dāng)看到,以上多面體不變集是在系統(tǒng)多胞體結(jié)構(gòu)不變的基礎(chǔ)上由輸入輸出約束來(lái)確定的,由此產(chǎn)生的多面體也具有一定的保守性,而采用未知但有界誤差估計(jì),用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的策略可以更好地估計(jì)不確定性多面體。文獻(xiàn)[17]采用未知但有界誤差估計(jì)的方法,提出了一種不確定多胞體的遞推估計(jì)RMPC,在每個(gè)采樣周期對(duì)多胞體結(jié)構(gòu)進(jìn)行更新,改善了系統(tǒng)的控制效果,但由于該算法采用在線優(yōu)化的方式,造成系統(tǒng)在線運(yùn)算負(fù)擔(dān)較重。
在以上文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上,為適應(yīng)狀態(tài)變量的變化對(duì)多胞體結(jié)構(gòu)的影響,減少在線運(yùn)算量,提高控制的精確性,采用如下設(shè)計(jì)方法:將控制算法分為離線算法和在線算法兩個(gè)部分,離線算法根據(jù)系統(tǒng)狀態(tài)變量的變化,得到相應(yīng)的可變參數(shù)多胞體結(jié)構(gòu),并將其轉(zhuǎn)化為便于優(yōu)化運(yùn)算的狀態(tài)空間多胞體形式,構(gòu)建一系列離線嵌套多面體不變集。在線算法根據(jù)狀態(tài)變量在嵌套多面體不變集中的位置,結(jié)合可變多胞體結(jié)構(gòu),采用線性插值的優(yōu)化方式得到系統(tǒng)的實(shí)際控制律,以實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的快速穩(wěn)定控制。
給定一個(gè)線性變參數(shù)系統(tǒng):
其中,x(k )∈Rn為系統(tǒng)狀態(tài)變量;u(k )∈Rm為系統(tǒng)控制輸入;y(k )∈Rny為系統(tǒng)輸出。
由于系統(tǒng)(1)的參數(shù)可變,所以狀態(tài)方程系數(shù)矩陣A,B 具有不確定性,可用凸多胞體約束來(lái)表示:
這樣,狀態(tài)方程系數(shù)矩陣A,B 可表示為:
同時(shí)考慮系統(tǒng)(1)的輸入、輸出約束:
對(duì)上述線性變參數(shù)系統(tǒng),采用最小最大優(yōu)化方式:
選擇李亞普諾夫函數(shù):
使系統(tǒng)(1)滿足不等式:
由公式(8)推導(dǎo)出J∞()k 的上界γ,則有:
設(shè)系統(tǒng)的狀態(tài)反饋律為F,則有:
令F=YQ-1,則公式(6)的優(yōu)化可采用以下線性矩陣不等式的形式:
其中,公式(11)是優(yōu)化目標(biāo),公式(12)是系統(tǒng)狀態(tài)變量的橢圓集約束,公式(13)是李亞普諾夫穩(wěn)定的條件,公式(14)和(15)是輸入、輸出約束。
在常規(guī)的算法中,多胞體結(jié)構(gòu)是固定的。設(shè)計(jì)的目的是在離線算法中考慮系統(tǒng)狀態(tài)變量的變化而導(dǎo)致的多胞體結(jié)構(gòu)的變化,并根據(jù)變化的多胞體結(jié)構(gòu)構(gòu)建嵌套多面體不變集。在線時(shí)根據(jù)狀態(tài)變量在嵌套多面體不變集的位置,同時(shí)考慮多胞體結(jié)構(gòu)的變化,通過(guò)線性插值的方法得到系統(tǒng)的實(shí)時(shí)控制律。
由于系統(tǒng)的狀態(tài)變量在不斷的改變,系統(tǒng)的多胞體結(jié)構(gòu)也會(huì)相應(yīng)發(fā)生變化,為了能根據(jù)狀態(tài)變量的變化而得到相應(yīng)變化的多胞體結(jié)構(gòu),采用未知但有界誤差的方式來(lái)對(duì)多胞體進(jìn)行估計(jì)。由于直接由未知但有界誤差的方式得到的可變參數(shù)多胞體不方便進(jìn)一步優(yōu)化運(yùn)算,所以需要將可變參數(shù)多胞體轉(zhuǎn)化為適合于線性矩陣不等式優(yōu)化的狀態(tài)方程系數(shù)矩陣多胞體的形式。因此,設(shè)計(jì)思路是首先通過(guò)未知但有界誤差估計(jì)的形式得到線性可變參數(shù)多胞體,然后,再經(jīng)過(guò)變換得到狀態(tài)方程系數(shù)矩陣多胞體,以便采用線性矩陣不等式進(jìn)行優(yōu)化。
由于多胞體結(jié)構(gòu)是由系統(tǒng)(1)狀態(tài)方程系統(tǒng)矩陣中的可變參數(shù)決定,為了體現(xiàn)可變參數(shù)和系統(tǒng)可測(cè)量的變量的關(guān)系,系統(tǒng)(1)需要轉(zhuǎn)換成未知但有界誤差描述模型:
其中,z(k )∈Rs為系統(tǒng)可測(cè)量變量,φ(k )∈Rr為系數(shù)矩陣,θ ∈Rr×s為系統(tǒng)的不確定參數(shù),e()k 為有界誤差,滿足:
由公式(16)、(17)可得:
將公式(16)表示為空間集合的形式:
設(shè)系統(tǒng)(1)的可變參數(shù)的初始多胞體為Ωθ1,依次第i 個(gè)可變參數(shù)多胞體為Ωθi。這樣在計(jì)算離線的第i個(gè)可變參數(shù)多胞體結(jié)構(gòu)可采用以下公式:
由公式(21)可以看到,當(dāng)系統(tǒng)的狀態(tài)發(fā)生變化時(shí)可變參數(shù)多胞體的結(jié)構(gòu)會(huì)發(fā)生變化,因此在實(shí)際的控制過(guò)程中考慮多胞體結(jié)構(gòu)變化對(duì)系統(tǒng)的影響,有利于實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的穩(wěn)定控制,減少由于多胞體固定不變帶來(lái)的保守性。由于魯棒模型預(yù)測(cè)控制算法優(yōu)化時(shí)采用的是狀態(tài)方程系數(shù)矩陣,因此,需要將得到的可變參數(shù)多胞體結(jié)構(gòu)化成狀態(tài)方程系數(shù)矩陣多胞體的形式。
對(duì)應(yīng)系統(tǒng)(1)的狀態(tài)方程系數(shù)矩陣A,B 因包含未知參數(shù)導(dǎo)致其具有不確定性,根據(jù)公式(16)可知θ 是A、B 中的不確定參數(shù)變量。若,結(jié)合公式(2)可以得到系統(tǒng)的可變參數(shù)和狀態(tài)方程系數(shù)矩陣的關(guān)系:
其中,Aθ=0、Bθ=0是A、B 中令θ=0 得到的矩陣,jA、jB 是A、B 減去Aθ=0、Bθ=0后以對(duì)應(yīng)每個(gè)不確定參數(shù)變量的系數(shù)矩陣。
為減少在線運(yùn)算量,采用離線算法得到一系列基于可變多胞體結(jié)構(gòu)的多面體不變集和相應(yīng)的控制律。在離線算法中,首先通過(guò)給定一系列狀態(tài)變量,結(jié)合多胞體結(jié)構(gòu)的改變,優(yōu)化得到一系列控制律;然后依據(jù)優(yōu)化出的控制律,根據(jù)系統(tǒng)的輸入輸出約束得到相應(yīng)的一系列多面體集。
算法1 對(duì)于系統(tǒng)(1)和輸入輸出約束(4)、(5),設(shè)定有界誤差界限emin、emax,根據(jù)系統(tǒng)(1)參數(shù)可變范圍得到可變參數(shù)初始多胞體為Ωθ1。給定L 個(gè)逐漸向平衡點(diǎn)靠攏的狀態(tài)變量xi,令i=1。
(1)若i=1,將xi代入式(11)~(15)優(yōu)化得到系統(tǒng)的控制律Fi;若i >1,轉(zhuǎn)到(2)。
(2)根據(jù)已得到的控制律Fi-1和當(dāng)前的給定狀態(tài)變量xi得到系統(tǒng)的輸入輸出等相關(guān)變量,將系統(tǒng)(1)轉(zhuǎn)化為未知有界誤差描述模型(16)。
(3)由公式(19)、(20)得到當(dāng)前的可變參數(shù)變量空間集合Hup、Hdown。
(4)由公式(21)得到第i 個(gè)可變參數(shù)多胞體Ωθi。
(5)由公式(22)計(jì)算系統(tǒng)狀態(tài)方程系數(shù)矩陣的多胞體,代入公式(13)和(15),再優(yōu)化式(11)~(15)得到控制律Fi。
(6)令i=i+1,若i ≤L,返回(1);否則,算法結(jié)束。
算法1首次計(jì)算控制律時(shí),采用的是系統(tǒng)的可變參數(shù)初始多胞體,在此基礎(chǔ)上通過(guò)不斷優(yōu)化得到L 個(gè)不同結(jié)構(gòu)的可變參數(shù)多胞體,經(jīng)過(guò)變換得到不同結(jié)構(gòu)的狀態(tài)方程系數(shù)矩陣多胞體,并求解出相應(yīng)的控制律。然后,通過(guò)算法2得到離線嵌套多面體不變集。
算法2 對(duì)于系統(tǒng)(1)和輸入輸出約束(4)、(5),通過(guò)設(shè)定的狀態(tài)變量xi,由算法1 得到L 個(gè)狀態(tài)方程系數(shù)矩陣多胞體和控制律Fi。
(1)令i=1,m=1。根據(jù)輸入輸出約束,設(shè)對(duì)于每個(gè)xi和控制律Fi對(duì)應(yīng)的多面體不變集為Si={x|Mix ≤di},其中:
(2)取( Mi,di)的m 行,采用系統(tǒng)狀態(tài)方程系數(shù)矩陣多胞體進(jìn)行優(yōu)化求解:
若Wi,m>0,說(shuō)明原來(lái)的不變集需要添加約束Mi,m( Aj+BjFi)x ≤di,m,則:
(3)令m=m+1,如果m 不大于( Mi,di)的行數(shù),返回步驟(2)。
(4)令i=i+1,如果i ≤N,返回步驟(1);否則算法結(jié)束。
離線算法2中,對(duì)于嵌套多面體不變集的優(yōu)化求解過(guò)程中,對(duì)于給定的不同狀態(tài)變量,都采用相應(yīng)多胞體結(jié)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化,這樣更符合系統(tǒng)控制的實(shí)際情況。
采用離線算法中得到系統(tǒng)的可變多胞體結(jié)構(gòu)、相應(yīng)的控制律和嵌套多面體不變集,使得在線運(yùn)算時(shí)只需要根據(jù)狀態(tài)變量在嵌套多面體不變集中的位置,通過(guò)插值優(yōu)化就可得到系統(tǒng)的實(shí)際控制律,減少了系統(tǒng)的在線運(yùn)算量。
在線算法根據(jù)系統(tǒng)狀態(tài)變量的當(dāng)前值x(k)在嵌套多面體不變集中的位置,尋找狀態(tài)變量處在哪兩個(gè)多面體不變集之間,并通過(guò)由離線算法得到的控制律進(jìn)行線性插值優(yōu)化得到實(shí)時(shí)控制律[18]。在計(jì)算的過(guò)程中,需要考慮多胞體結(jié)構(gòu)的變化。
算法3 對(duì)于系統(tǒng)(1)和輸入輸出約束(4)、(5),由離線算法得到L 個(gè)離線多面體不變集及相應(yīng)的控制律和狀態(tài)方程系數(shù)矩陣多胞體結(jié)構(gòu)。
(1)根據(jù)當(dāng)前狀態(tài)變量x(k),尋找其所處的最小多面體不變集Si。
(2)若i <L,進(jìn)行以下優(yōu)化問(wèn)題的求解:
(3)若i=L,則u(k)=FLx(k )。
(4)將u(k )代入系統(tǒng)(1),實(shí)現(xiàn)對(duì)系統(tǒng)的穩(wěn)定控制。
在算法3中,λFi+(1 -λ )Fi+1是采用線性插值計(jì)算得到的實(shí)時(shí)控制律,F(xiàn)i和Fi+1是狀態(tài)變量所處的最小多面體集和下一個(gè)更小的多面體集對(duì)應(yīng)的控制律。得到實(shí)時(shí)控制律后,由公式(10)確定系統(tǒng)的輸入量,實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的穩(wěn)定控制。
定理1 對(duì)于線性變參數(shù)系統(tǒng)(1),滿足輸入輸出約束(4)、(5),若系統(tǒng)初始狀態(tài)變量x1∈S,S 為多面體集,則算法3可以保證閉環(huán)系統(tǒng)的漸近穩(wěn)定。
證明由于算法3是在可變多胞體結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上進(jìn)行的,首先說(shuō)明由可變參數(shù)多胞體轉(zhuǎn)換的狀態(tài)方程系數(shù)矩陣多胞體的嵌套關(guān)系。設(shè)在離線算法相鄰的兩個(gè)θ的多胞體為Ωθi和Ωθ(i+1),由公式(21)可知Ωθ(i+1)?Ωθi,根據(jù)凸多胞體理論有:
根據(jù)公式(22),設(shè)與之對(duì)應(yīng)的狀態(tài)方程系數(shù)矩陣多胞體為Ωi和Ωi+1。根據(jù)公式(22)和(25)可得:
即Ωi+1?Ωi。這說(shuō)明在狀態(tài)方程系數(shù)矩陣多胞體集合也是嵌套的。
下面說(shuō)明系統(tǒng)的穩(wěn)定性,對(duì)于x1∈S,不失一般性,設(shè)k 時(shí)刻有x(k )∈Si,且,選擇李亞普諾夫函數(shù)如公式(7),則,根據(jù)公式(8)可知Vi( x( k +1) )<Vi( x(k ));由于Si+1?Si,Ωi+1?Ωi,則Vi+1( x( k +1) )<Vi( x( k +1) )。綜上可得Vi+1( x( k +1) )<Vi( x(k )),即V( k+1) <V(k ),由此可知,算法3 可以保證閉環(huán)系統(tǒng)的漸近穩(wěn)定。
以經(jīng)典角度定位系統(tǒng)為例,系統(tǒng)由電動(dòng)機(jī)驅(qū)動(dòng)的在平面原點(diǎn)的旋轉(zhuǎn)天線組成。控制問(wèn)題是使用輸入電壓的電機(jī)令天線旋轉(zhuǎn),使其始終指向平面上運(yùn)動(dòng)物體的方向。以天線的角度位置和天線的角速度為狀態(tài)變量,天線的運(yùn)動(dòng)可以用下列離散時(shí)間方程來(lái)描述:
輸入約束條件:
參數(shù)變化范圍:
系統(tǒng)的初始值為x(0)=[0.05;0]。
現(xiàn)在的RMPC為減少在線計(jì)算量,都采用離線算法和在線算法的方式,離線算法得到嵌套多面體不變集和對(duì)應(yīng)的控制律,完成大部分運(yùn)算量,這樣在線算法的計(jì)算量就會(huì)大大減少。仿真對(duì)比也采用這種方式進(jìn)行比較,對(duì)系統(tǒng)(26)采用可變多胞體結(jié)構(gòu)的多面體不變集RMPC 和常規(guī)的多面體不變集RMPC[14]之間進(jìn)行仿真比較。
根據(jù)公式(16),將系統(tǒng)(26)轉(zhuǎn)換成未知有界誤差描述模型:
由公式(28)可得系統(tǒng)(29)的可變參數(shù)初始多胞體Ωθ1為:
狀態(tài)方程系數(shù)矩陣初始多胞體Ω1為:
常規(guī)的RMPC 中多胞體為Ω1,在整個(gè)控制過(guò)程中保持不變。
對(duì)于系統(tǒng)(26),由公式(22)可知,關(guān)于可變參數(shù)多胞體和狀態(tài)方程系數(shù)矩陣多胞體的轉(zhuǎn)化系數(shù)矩陣為:
離線算法選擇5個(gè)狀態(tài)變量,如下所示:
根據(jù)算法1,設(shè)置e(k)的極值為0.003,得到關(guān)于系統(tǒng)可變參數(shù)的5個(gè)多胞體,如圖1所示。
圖1 可變參數(shù)多胞體結(jié)構(gòu)
由圖1可以看到,當(dāng)系統(tǒng)的狀態(tài)變量逐漸趨于平衡點(diǎn)時(shí),可變參數(shù)的多胞體結(jié)構(gòu)也在不斷減小,是一個(gè)嵌套的多胞體集。對(duì)于常規(guī)的多面體不變集RMPC,可變參數(shù)多胞體結(jié)構(gòu)如圖1 中的多胞體1,在控制過(guò)程中不發(fā)生變化。
由算法1可以得到相應(yīng)的控制律F:
采用同樣的給定狀態(tài)變量值,給出常規(guī)多面體不變集RMPC離線算法得到的控制律F′:
比較兩種控制律,可以看到,當(dāng)狀態(tài)變量趨于穩(wěn)定點(diǎn)時(shí),控制律作用是逐漸增大的。另外,由于在第一個(gè)控制律求解時(shí),兩種算法的狀態(tài)方程系數(shù)矩陣初始多胞體是相同的,所以兩種算法的第一個(gè)控制律是相等的。由于可變多胞體結(jié)構(gòu)更符合實(shí)際的控制過(guò)程,所以得到的其他4個(gè)控制律都大于多胞體不變時(shí)得到的控制律。通過(guò)算法2 離線得到可變多胞體結(jié)構(gòu)的嵌套多面體不變集,如圖2所示。
圖2 可變多胞體結(jié)構(gòu)的嵌套多面體不變集
在線仿真時(shí),將算法3 實(shí)現(xiàn)的控制過(guò)程和文獻(xiàn)[14]中常規(guī)控制過(guò)程進(jìn)行比較。兩種算法得出的控制仿真圖如圖3、圖4所示。
圖3 可變多胞體結(jié)構(gòu)的RMPC算法
比較圖3、圖4 可以看到,采用可變多胞體結(jié)構(gòu)的RMPC算法,狀態(tài)變量變化快,在第12個(gè)采樣周期就可以達(dá)到穩(wěn)態(tài)點(diǎn);而采用常規(guī)RMPC 算法時(shí),狀態(tài)變量需要30個(gè)采樣周期才趨于穩(wěn)定點(diǎn)。采用可變多胞體結(jié)構(gòu)的RMPC算法,控制量較大,對(duì)系統(tǒng)的作用強(qiáng),在第8個(gè)采樣周期控制量達(dá)到穩(wěn)態(tài)點(diǎn);而采用常規(guī)RMPC 算法,控制量較小,對(duì)系統(tǒng)的作用較弱,需要24個(gè)采樣周期控制量才趨于穩(wěn)定點(diǎn)。
圖4 常規(guī)RMPC算法
仿真結(jié)果表明,采用可變多胞體結(jié)構(gòu)的RMPC算法時(shí),由于多胞體結(jié)構(gòu)可以隨著狀態(tài)變量的變化而進(jìn)行調(diào)整,在狀態(tài)變量趨于穩(wěn)定點(diǎn)時(shí),控制律的作用也不斷增大,這樣,系統(tǒng)控制量作用增強(qiáng),加快了系統(tǒng)趨于穩(wěn)定的速度,因此,系統(tǒng)響應(yīng)的快,穩(wěn)定性好。
對(duì)于線性變參數(shù)系統(tǒng),提出可變多胞體結(jié)構(gòu)的多面體不變集魯棒模型預(yù)測(cè)控制優(yōu)化算法。采用多胞體的未知有界誤差估計(jì)的方法,將線性變參數(shù)系統(tǒng)狀態(tài)方程轉(zhuǎn)換成未知有界誤差描述模型。離線時(shí),通過(guò)未知有界誤差描述模型和一系列給定的狀態(tài)變量,得到關(guān)于可變參數(shù)的多胞體結(jié)構(gòu),并構(gòu)建嵌套多面體不變集序列。在線時(shí),根據(jù)測(cè)量到的狀態(tài)變量在系列多面體不變集的位置,考慮可變多胞體結(jié)構(gòu),通過(guò)線性插值的優(yōu)化方式得到實(shí)際控制律。算法考慮了多胞體結(jié)構(gòu)的變化對(duì)系統(tǒng)控制的影響,增強(qiáng)了系統(tǒng)的控制作用,實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)的快速穩(wěn)定控制。通過(guò)仿真比較驗(yàn)證了算法的有效性,為線性變參數(shù)系統(tǒng)的魯棒預(yù)測(cè)控制提供了一種可行的控制方法。