A synthesis approach of fast robust MPC with RBF-ARX model to nonlinear system with uncertain steady status information
A synthesis approach of fast robust MPC with RBF-ARX model to nonlinear system with uncertain steady status information
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具有不确定稳态信息的非线性系统的RBF-ARX模型快速鲁棒MPC综合方法
DOI：
10.1007/s10489-019-01555-9
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发表时间：
2019-10
影响因子：
5.3
通讯作者：
Peng Xiaoyan
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Tian Xiaoying;Peng Hui;Zhou Feng;Peng Xiaoyan
实际工业中工厂的机械模型通常很难获得。本文集成了数据驱动的RBF-ARX建模方法和快速鲁棒模型预测控制（RMPC）方法，以实现具有未知稳态信息的非线性系统的输出跟踪控制。考虑到在线RMPC较大的在线计算负担，本文提出一种基于RBF-ARX模型的高效鲁棒预测控制（RBF-ARX-ERPC）方法。首先，基于RBF-ARX模型，建立多面不确定线性参数变化（LPV）状态空间模型来表示系统的动态行为；接下来，构造两个凸多面体集来包装系统的全局非线性行为。然后，提出一个包括多个线性矩阵不等式（LMI）的优化问题，离线求解该问题，以合成与状态空间中一系列渐近稳定不变椭球体相对应的一系列显式控制律，其中所有优化结果都存储在查找表中。对于在线实时控制，只涉及简单的状态向量计算和二分搜索。提供了两个仿真实例，即广泛使用的连续搅拌釜反应器（CSTR）和线性单级倒立摆（LOSIP）系统的建模和控制，以及实际LOSIP装置的实时控制实验，以证明所提出的基于RBF-ARX模型的高效RPC方法的有效性。
The mechanical model of a plant in real industry is usually difficult to obtain. This paper integrates the data-driven RBF-ARX modeling method and a fast Robust Model Predictive Control (RMPC) approach to achieving output-tracking control of a nonlinear system with unknown steady status information. Considering the large online computational burden of online RMPC, this paper proposes a RBF-ARX model-based efficient robust predictive control (RBF-ARX-ERPC) approach. First, based on the RBF-ARX model, a polytopic uncertain linear parameter varying (LPV) state-space model is built to represent the dynamic behavior of the system; next, two convex polytopic sets are constructed to wrap the globally nonlinear behavior of the system. Then, an optimization problem including several linear matrix inequalities (LMIs) is formulated, which is solved offline to synthesize a sequence of explicit control laws corresponding to a sequence of asymptotically stable invariant ellipsoids in the state space, of which all the optimization results are stored in a look-up table. For the real-time control online, it only involves simple state-vector computation and bisection search. Two simulation examples, i.e. the modeling and control of a widely used continuously stirred tank reactor (CSTR) and a linear one-stage inverted pendulum (LOSIP) system, and the real-time control experiments on an actual LOSIP plant are provided to demonstrate the effectiveness of the proposed RBF-ARX model-based efficient RPC approach.
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影响因子：
4.3
作者：
Jiang Ning;Xiong Junlin;Lam James
通讯作者：
Lam James
影响因子：
6.4
作者：
B. Ding;Y. Xi;M. Cychowski;T. O'Mahony
通讯作者：
B. Ding;Y. Xi;M. Cychowski;T. O'Mahony
DOI：
10.1109/tcsii.2006.883832
发表时间：
2006-12
期刊：
The 2004 47th Midwest Symposium on Circuits and Systems, 2004. MWSCAS '04.
影响因子：
--
作者：
N. Wada;Koji Saito;M. Saeki
通讯作者：
N. Wada;Koji Saito;M. Saeki
DOI：
10.1016/j.automatica.2005.03.010
发表时间：
2005-08
期刊：
Autom.
影响因子：
--
作者：
L. Imsland;Nadav S. Bar;B. Foss
通讯作者：
L. Imsland;Nadav S. Bar;B. Foss
影响因子：
4.2
作者：
Feng Zhou;Hui Peng;Yemei Qin;Xiaoyong Zeng;Xiaoying Tian;Wenquan Xu
通讯作者：
Feng Zhou;Hui Peng;Yemei Qin;Xiaoyong Zeng;Xiaoying Tian;Wenquan Xu