面向扰动非线性系统且经济代价未知的可变时域经济模型预测控制

本文提出一种 novel 的可变时域经济模型预测控制（EMPC）方案，适用于受加法扰动且经济代价未知的受约束非线性系统。首次引入混合核函数的通用回归学习框架，用于重构未知代价函数。随后开发在线迭代过程，自适应调整控制时域。设计简洁的时域相关收敛约束，确保闭环系统收敛至目标稳态附近。进一步建立了闭环EMPC系统的递归可行性和输入到状态稳定性充分条件。通过对连续搅拌罐反应器和四罐系统的仿真实验验证了该方案在鲁棒性、经济性能及在线计算负担方面的优势。