约束线性参数变化系统的直接数据驱动控制：一种分层方法
最优化与控制
2018-06-19 v3
摘要
在许多非线性控制问题中，被控对象可以由一个线性模型准确描述，该模型的运行点取决于某些可测变量，称为调度信号。当需要从一组数据推导开环被控对象的此类线性参数变化（LPV）模型时，在设计控制器之前，会在模型的参数化、估计和验证方面出现若干问题。此外，在 LPV 背景下，建模误差如何影响闭环性能在很大程度上仍属未知。本文提出了一种直接数据驱动控制方法，无需推导被控对象的模型即可直接从数据设计 LPV 控制器。该方法的主要思想是采用分层控制架构，其中内层控制器被设计为匹配一个简单且预先指定的闭环行为。随后，综合一个外层模型预测控制器以处理输入/输出约束并提升内环的性能。通过一个仿真实验和一个物理实验示例阐明了该方法的有效性。此外，还讨论了实际实现中的相关问题。
引用
@article{arxiv.1609.04447,
title = {Direct data-driven control of constrained linear parameter-varying systems: A hierarchical approach},
author = {Dario Piga and Simone Formentin and Alberto Bemporad},
journal= {arXiv preprint arXiv:1609.04447},
year = {2018}
}
备注
Preliminary version of the paper "Direct data-driven control of constrained systems" published in the IEEE Transactions on Control Systems Technology