尾流流动的自调谐模型预测控制

本研究提出了一种用于尾流流动的噪声鲁棒闭环控制策略，采用模型预测控制。所提出的控制框架涉及超参数的自主离线选择，无需用户交互。为此，贝叶斯优化最大化控制性能，适应外部扰动、被控对象模型不准确性和执行器约束。控制的噪声鲁棒性通过基于局部多项式回归的传感器数据平滑实现。被控对象模型可以通过理论公式或使用现有数据驱动技术来识别。在这项工作中，我们利用后一种方法，该方法需要最少的人工干预。自调谐控制策略应用于流体弹球尾流的控制，被控对象模型仅基于气动力测量。闭环驱动产生两种不同的控制机制：用于减阻的船尾效应和用于升力稳定的驻点控制。尽管依赖于基于少量传感器的被控对象模型，该控制策略在现实噪声场景中也被证明非常有效。