针对麦克纳姆轮全向移动平台轨迹跟踪控制问题,提出了一种模型预测控制(Model Predictive Control,MPC)和微分先行比例-积分-微分(Proportional plus Integral plus Derivative,PID)协同的双闭环控制策略。基于麦克纳姆轮运动学特点,设计了位姿控制环和速度控制环;在位姿控制环建立麦克纳姆轮底盘的线性误差模型,设计二次型目标函数,将路径跟随问题转化为对非线性模型的预测控制;在速度控制环引入微分先行PID控制器,避免输入量频繁的阶跃变化对系统产生高频干扰,加快麦克纳姆轮的角速度收敛,增强了系统稳定性。仿真实验表明,设计的控制器在收敛速度、跟踪精度方面均高于常见的轨迹跟踪器,对麦克纳姆轮移动平台的控制具有良好的鲁棒性。

AMT换挡后的离合器结合过程控制好坏对系统冲击有较大的影响,针对P2型单轴并联混合动力汽车离合器的结合过程中,离合器接合阶段离合器尽快接合和冲击度尽可能小这两个控制目标,分析了不同驱动模式下换挡离合器接合阶段动力学过程,设计了基于模型预测控制的离合器接合控制策略,搭建了Amesim-Simulink联合仿真模型对控制策略进行仿真分析,并将模型预测控制的效果与模糊PID控制进行了比较。结果表明,模型预测控制方法虽然会使离合器接合时间在可接受的范围内略微增加,但滑磨功和冲击度会不同程度的减少。其中,冲击度的减少尤为明显,在发动机单独驱动时冲击度减少43%,混合驱动时冲击度减少35%。

针对永磁同步电机因参数扰动、采样延迟、模型失配导致电流控制误差问题,提出基于滑模干扰观测器的改进无差拍电流预测控制。通过将模型参数不匹配引起的扰动引入到电机的电压方程中,构建滑模扰动观测器观测系统扰动;针对滑模控制的抖振问题设计了以sgn为基础的二阶趋近律消除固有抖振问题,并证明了控制器的稳定性;将滑模观测器中的预测电流代替采样电流解决控制延时的问题;将观测估计的系统扰动通过前馈补偿的方式与无差拍电流预测控制相结合,进而提高无差拍电流控制的参数鲁棒性。结果表明:在参数扰动和模型失配时,提出的控制方法可以有效补偿系统扰动,系统稳态误差减小,有效提高了系统鲁棒性。

针对风力机叶片的不稳定振动，阐述基于偏移量控制的模型预测控制（MPC）算法在预扭叶片振动控制中的应用。结构模型是基于结构阻尼计算的2D预扭典型截面，基于通用2D挥舞/摆振模型进行挥舞角/摆振角的变换，纳入了不同预扭角度下的结构阻尼。气动力是基于拟合气动系数的“六级正弦和”模型。基于偏移量控制和给定目标值的MPC算法，研究基于时域响应的稳定性分析和振动控制方法。MPC控制算法基于状态空间描述，实现位移响应分析及控制信号展示，利用罚权值实现设定点跟踪和控制信号变换，并制约输出信号幅度，迫使其急速衰减。通过变化的结构阻尼、预测水平系数和不同的目标参数下的响应分析，并对比线性二次型控制结果，验证了MPC算法的鲁棒性。

当前,船舶在海面上生产时,容易受到海水激励波形的干扰,导致船舶运动上下波动,不能很好地满足海底探测任务。对此,创建了船舶液压升沉主动补偿系统简图模型,给出了液压升沉补偿的工作过程,分析了PID控制器和模型预测控制器,设计了液压升沉主动补偿系统并联控制器。设定期望运动轨迹,采用MATLAB软件对船舶运动轨迹跟踪误差进行仿真,分别与改进前两种控制方法输出误差对比。结果显示:随着缆绳长度的增加,控制系统响应时间就会延长,补偿精度也会降低,但是并联控制器跟踪误差始终优于PID控制器和模型预测控制器,克服了传统控制系统响应的滞后性。采用并联控制器,能够自适应调节液压升沉主动补偿系统,降低海水波形对船舶运动的影响,提高船舶在海面行驶的稳定性和安全性,更好的满足海底探测任务。

针对阀控非对称液压缸系统在采用PID控制器进行位置闭环控制时,存在液压缸活塞位置超调和由伺服阀阀芯切换导致控制效果差的问题,设计了基于高斯过程的非线性模型预测控制器。采用高斯过程回归训练得到阀控非对称缸系统的离散数学模型,通过求解二次规划问题,控制器输出最优序列。仿真结果表明,该机器学习方法有效估计了位置增量中噪声的标准差,预测输出更接近真实值;在多约束条件下能有效提高系统响应时间,保证活塞位置无超调,位置控制精度满足0.1 mm。

针对极限工况下汽车的操纵稳定性问题,建立八自由度整车模型以及小角度假设下的非线性动力学模型。通过MATLAB软件对理想侧倾角关于侧向加速度的分段函数进行拟合处理,得到理想侧倾角的连续目标函数。设计基于模型预测控制理论的主动横向稳定杆控制器,完成了CarSim和Simulink联合仿真平台搭建,并在双移线和弯道制动这两种典型操纵稳定性评价工况下进行仿真试验。从试验数据对比分析中可以得出,在两种典型试验工况下车辆的性能评价参数值均得到较为理想的改善,进而提高了对车辆的稳定性控制。

由于欠驱动的双轮倒立摆机器人(Two Wheeled Inverted PendulumRobot,TWIPR)是一个非线性和强耦合的不确定性系统,设计了一种利用过程显式模型优化系统性能的模型预测控制(Model Predictive Control,MPC)策略,采用了两个不同的模型预测控制器,并通过引入解耦单元实现了对双轮倒立摆机器人的独立控制。此外,采用前馈控制方法提高MPC控制器对可测性干扰的补偿,增强了MPC控制器的有效性和鲁棒性。最后,采用梯状干扰和两个不同的外力对设计的MPC控制器性能进行评估,并分别计算不同外部干扰下倾斜角和旋转角响应的均方根误差(Means Square Error,MSE),然后将其与线性二次调节(Linear Quadratic Regulator,LQR)控制器的控制性能进行对比。比较结果表明MPC控制器的MES比LQR控制器均减小了50%以上,证明了MPC控制器对TWIPR的控制具有明显的优越性、可靠性和鲁棒性。

对于含有输入约束的无限时长线性二次调节问题，为了将其转化为有限时长的模型预测控制问题，确定控制时长非常重要，如何快速得到保守性小的控制时长，目前还没有十分有效的算法。文章提出了一种估计控制时长的快速算法．计算零可控区域及其对应的顶点集，将初始状态投影到零可控区的某一个平面上，系统的初始状态可以表示成该平面上多边形顶点的凸组合，通过求解线性规划问题，得到性能指标的最小值，从而得到零可控区的控制时长的估计值。数值仿真结果表明所提出的算法具有较小的保守性，并且计算量小。

针对电液伺服系统中的模型不确定性和状态约束问题设计了一种模型参考鲁棒自适应控制(MRRAC)方法。将电液伺服系统的近似模型作为模型预测控制(MPC)的设计对象在设计过程中考虑状态约束并生成受约束的状态期望作为后续伺服控制方法的参考指令。为了克服液压系统中的模型不确定性基于反步法设计了鲁棒自适应控制器(RAC)实现了兼顾模型不确定性和状态约束的伺服控制。基于Lyapunov稳定性理论证明了所设计控制策略的闭环渐近稳定性且系统所有信号均有界。仿真结果表明控制器对于系统模型不确定性具有较强的鲁棒性且可实现对指定状态的有效约束充分验证了该控制策略的有效性。