Robust Model Predictive Iterative Learning Control for Iteration-Varying-Reference Batch Processes
Robust Model Predictive Iterative Learning Control for Iteration-Varying-Reference Batch Processes
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迭代变化参考批处理的鲁棒模型预测迭代学习控制
DOI：
10.1109/tsmc.2019.2931314
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发表时间：
2019-08
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Kwang Y. Lee
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Xiangjie Liu;Lele Ma;Xiaobing Kong;Kwang Y. Lee
模型预测迭代学习控制（MPILC）具有高精度跟踪对象参考轨迹和保证闭环稳定性的优点，是间歇过程重复性控制的一种常用方法。然而，批处理过程中经常发生参考轨迹变化，从而导致通用MPILC的跟踪性能下降。将参考信号的变化视为有界扰动，将H∞控制与MPILC相结合，构成鲁棒MPILC（RMPILC），以抑制参考信号变化引起的跟踪误差波动。RMPILC采用线性变参数（LPV）模型来描述非线性系统的动态特性。然后通过优化带有线性矩阵不等式形式约束的跟踪性能目标函数来求解被控系统的输入向量。分析了RMPILC的鲁棒稳定性和收敛条件。通过数值算例和连续搅拌釜式反应器（CSTR）系统的仿真，验证了所提算法的有效性。
Model predictive iterative learning control (MPILC) is a popular approach to control batch systems with repetitive nature, as it is capable of tracking the plant reference trajectory with high accuracy and guaranteed closed-loop stability. However, varying reference trajectory often happens in batch processes, so that the tracking performance of a general MPILC can be deteriorated. With the reference variation being treated as bounded disturbance, this paper incorporates H∞ control with MPILC to constitute a robust MPILC (RMPILC), so as to restrain the fluctuation of tracking error caused by the varying reference. This RMPILC adopts the linear parameter varying (LPV) model to represent the dynamic property of the nonlinear system. It then solves the input vector of controlled system by optimizing the tracking performance objective function with constraints in the form of linear matrix inequalities. The robust stability and convergence condition of RMPILC are analyzed. The effectiveness of proposed algorithm is verified thorough the simulations on a numerical example, and also a continuous stirred tank reactor (CSTR) system.
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DOI：
10.1109/tac.2000.881002
发表时间：
2000-10
期刊：
IEEE Trans. Autom. Control.
影响因子：
--
作者：
K. Lee;Jay H. Lee
通讯作者：
K. Lee;Jay H. Lee
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影响因子：
6.4
作者：
Zheng Pengyuan;Li Dewei;Xi Yugeng;Zhang Jun
通讯作者：
Zhang Jun
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DOI：
10.1109/tsmc.2017.2672563
发表时间：
2017
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--
作者：
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通讯作者：
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DOI：
10.1109/icarcv.2008.4795802
发表时间：
2008-12
期刊：
2008 10th International Conference on Control, Automation, Robotics and Vision
影响因子：
--
作者：
D. H. Nguyen;D. Banjerdpongchai
通讯作者：
D. H. Nguyen;D. Banjerdpongchai
影响因子：
4.2
作者：
Xiangjie Liu;X. Kong
通讯作者：
Xiangjie Liu;X. Kong