引用本文:杨华, 李少远.一种完全数据驱动的子空间辨识与鲁棒预测控制器设计[J].控制理论与应用,2007,24(5):732~736.[点击复制]
YANG Hua, LI Shao-yuan.A novel robust predictive controller design based on data-driven subspace identification[J].Control Theory and Technology,2007,24(5):732~736.[点击复制]
一种完全数据驱动的子空间辨识与鲁棒预测控制器设计
A novel robust predictive controller design based on data-driven subspace identification
摘要点击 1633  全文点击 1818  投稿时间:2005-10-08  修订日期:2006-10-26
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DOI编号  10.7641/j.issn.1000-8152.2007.5.008
  2007,24(5):732-736
中文关键词  子空间辨识  鲁棒性  预测控制
英文关键词  subspace identification  robustness  predictive control
基金项目  国家自然科学基金资助项目(60474051, 60534020); 国家863计划资助项目(2006AA04Z173); 国家教育部新世纪优秀人才计划资助项目.
作者单位
杨华, 李少远 上海交通大学自动化研究所, 上海200240 
中文摘要
      针对线性时变多变量系统, 在可能存在输入输出数据噪声的情况下, 不需已知系统的先验结构信息, 提出一种完全数据驱动的子空间辨识及控制器设计方法. 在子空间在线辨识基础上, 利用不确定性模型更好地建模被控系统, 结合鲁棒控制策略进行预测控制器的设计; 将系统建模与鲁棒控制器的设计包含在一个控制系统设计框架内, 对模型不确定性具有更好的鲁棒性; 最后给出仿真实例验证算法的有效性.
英文摘要
      In the existence of system noise, a new data-driven controller is proposed without any prior knowledge for linear time-varying (LTV) multivariable system. Through online subspace identification, uncertainty model is used for better description of the controlled system. The new predictive controller is designed by combining the robust control strategy. The system modeling and design of robust controller are then included in a framework, which increases robustness of the control system. Finally, an example is given to demonstrate the usefulness and efficiency of the proposed method.