59、时滞系统模型预测控制方法综述

时滞系统模型预测控制方法综述

1 时滞系统与模型预测控制概述

在工业过程控制中，时滞系统十分常见。时滞的存在使得扰动不能及时被观测到，进而导致被调节变量出现极大的超调。而且，控制效果在生产过程中的体现有时会滞后一段时间，严重影响控制系统的性能。

模型预测控制（Model Predictive Control，MPC）能够基于过去和现在的数据预测未来的性能，具有高适应性、良好的鲁棒性和快速的调节周期等特点。这可以有效提高时滞系统的控制效率，目前已成为模型预测控制领域的一个热门研究方向。下面将对具有约束、非线性、不确定性等特性的时滞系统的模型预测控制方法进行总结和评述。

2 不同类型时滞系统的模型预测控制方法

2.1 具有约束的时滞系统的模型预测控制

时滞系统是重要的工业过程控制类型。在实际应用中，由于安全要求，输入量常常存在约束。针对这一问题，有以下几种方法：
- 基于L - K泛函的双模式控制结构 ：采用双模式控制结构，并基于L - K泛函离线构建时滞系统的终端不变椭圆集，在减少计算量的同时确保闭环系统的稳定性。
- 鲁棒模型预测控制方法 ：对于一类不确定时滞系统，当预测状态超出不变集时，使用双模式控制结构确保输入的可行性。基于L - K泛函离线构建不确定时滞系统的鲁棒椭圆不变集，并将椭圆集的设计转化为线性矩阵不等式优化的凸问题，以保证闭环方法的稳定性。
- 具有记忆状态反馈的模型预测控制器 ：针对一类具有输入约束的离散时间线性不确定时滞系统，提出具有记忆状态反馈的模型预测控制器。先描述鲁棒