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申请/专利权人：大连理工大学

摘要：一种变预测视界的切换系统模型预测控制方法，首先建立了模态依赖的切换MPC优化问题；然后根据预测视界值确定出最小可行MDT的计算方法；最后针对可行域内的所有状态，提出了一种在MDT条件下计算可行且稳定的最小预测视界算法。本发明显著降低了传统方法在求解MDT时的保守性，确保了在任意切换时刻，系统状态能够可靠地进入目标子系统可行域的交集。在调整预测视界时，能够有效扩展各子系统的可行域，从而减小了满足MDT条件的最小可行预测视界，进一步降低了MDT的求解值。通过引入变预测视界机制，本发明的切换MPC策略在不改变算法可行域的前提下，实现了在求解MDT小于实际MDT条件时的递归可行性与闭环稳定性。

主权项：1.一种变预测视界的切换系统模型预测控制方法，其特征在于包括步骤如下：步骤1，建立约束条件下的切换系统模型： 其中，xk为系统状态，uk为系统控制输入，函数fσkxk,uk是关于状态和控制输入的非线性函数，切换信号σk∈{1,2,...,M}是时间k的分段常值函数，且处处右连续；切换序列是先验未知的，但在切换瞬间可以被检测到，且切换系统最终将停留在其中一个子系统上；和是包含原点的紧凑凸多面体，为子系统m的状态和控制约束集；步骤2，根据建立的约束条件下的切换系统模型1，设计模型预测控制器；对于受限切换系统，根据性能指标确定代价函数，该代价函数通常根据预测视界内第i步系统预测状态xi|k，第i步系统预测控制输入ui|k以及终端预测状态xN|k确定，其中N是预测视界长度；在预测视界内，系统预测状态xi|k与预测控制输入ui|k始终受状态与控制约束，同时需要保证系统终端预测状态xN|k满足终端约束；设计的切换MPC优化问题包含控制约束、状态约束和终端约束条件；其中，终端约束集需要满足一定的终端约束条件，以确保对每个子模态，MPC的递归可行性和子系统的稳定性能够成立；步骤3，将模态依赖的切换MPC优化问题转化为非线性规划问题；针对子系统m，如果已知初始状态xk以及预测视界内的控制向量u0|k,u1|k,...,uN-1|k，那么切换系统模型1，根据系统模型xk+1＝fσkxk,uk，能够将预测范围内所有的状态向量表示出来；因此，有限预测视界的切换MPC优化问题2能够转化为标准的不等式约束的非线性规划问题；进而，在每个采样时刻应用求解非线性规划程序，得到待求控制序列Uk，并将Uk的第一个控制元素作用到系统中；步骤4，计算最小可行MDT的值；考虑初始预测视界下最小MDT值的计算，当预测视界为Nres时，为了保证切换点处系统状态位于目标子系统可行域之内，利用可达集的不变性方法保证算法可行性计算可行MDT值，其中，是状态域在m子系统作用下的H步可达集；步骤5，计算变预测视界下最小可行MDT值；考虑变预测视界下最小MDT值的计算，当预测视界为时，为了保证切换点处算法可行性，利用可达集的不变性方法确定最小可行MDT；此外，在求解最小MDT时，采用对不同步数可达集是否在目标子系统可行域内进行多次判断的方法，以求得符合条件的最小MDT，进而有效降低算法保守性；步骤6，调整切换MPC算法预测视界的长度，在MDT条件下，计算切换MPC算法的可容许预测视界；由于MPC可行域是与预测视界的长度有关的，因此，通过实时调整预测视界的长度，能够增大各子系统的可行域；进而，在慢切换条件下，系统状态能够更快的进入到各子系统可行域交集内，从而保证根据优化问题求得最小MDT值能够满足MDT条件，使设计的切换MPC算法在MDT条件下是可行且稳定；算法调用了在不同预测视界下求解最小MDT的流程，具体见步骤4和步骤5，算法输出了MDT条件下的最小可容许预测视界；步骤7，当计算得到MDT不满足MDT条件时，调整切换MPC算法预测视界的长度，保证换系统的MPC设计是递归可行且闭环稳定的；令1中N＝Nfin，从而将算法输出的预测视界结果应用到切换MPC设计中，当切换信号满足MDT条件时，对于可行域在每个采样时刻迭代求解步骤3中的非线性规划问题，求得最优控制序列，并将控制序列的第一个元素作用到系统，形成闭环控制。

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