一种基于即时学习的非线性系统滑模预测控制方法
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空军工程大学导弹学院

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李庆良

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Sliding mode predictive control for nonlinear systems based on lazy
learning
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    摘要:

    针对复杂非线性系统的控制问题, 采用数据驱动的控制策略, 将具有本质自适应能力的即时学习算法与具
    有强鲁棒性的滑模预测控制相结合, 设计了一种基于即时学习的滑模预测(LL-SMPC) 控制方法. 该方法在在线局部
    建模的基础上, 采用滑模预测控制律求取最优控制量, 具有较强的自适应和抗干扰能力, 并采用分层递阶搜索策略,
    避免了求解Diophantine 方程, 有效减少了计算量, 提高了搜索效率. 仿真结果验证了所提出算法的有效性.

    Abstract:

    To solve the control problem of complex nonlinear system, a sliding mode predictive control based on lazy
    learning(LL-SMPC) is proposed. The LL-SMPC builds the local model on-line based on lazy learning algorithm and
    obtains the optimal control law by solving the quadratic optimization problem formulated in sliding mode predictive control
    framework, therefore it has strong adaptive and anti-jamming ability. Furthermore, the searching efficiency is improved by
    using hierarchical searching strategy, and the computation complexity is decreased by avoiding the solving of Diophantine
    equation. Simulation results show the effectiveness of the proposed method.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

李庆良, 雷虎民, 杨志峰,等.一种基于即时学习的非线性系统滑模预测控制方法[J].控制与决策,2011,26(4):524-529

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  • 收稿日期:2010-01-05
  • 最后修改日期:2010-03-17
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  • 在线发布日期: 2011-04-20
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