模型预测控制器权重参数整定非线性规划法

摘要

模型预测控制(MPC)权重参数的整定是其取得良好控制性能的关键。针对基于双层结构多目标优化的MPC权重参数整定方法存在求解过程较慢、耗时较长的问题,提出了一种非线性规划整定方法。该方法将MPC权重参数整定中每个时间采样点的MPC子优化问题等价为外层MPC权重参数整定优化问题的最优KKT(Karush-Kuhn-Tucker)条件,将MPC权重参数整定的双层多目标优化问题转化为单层非线性规划问题。仿真案例表明,基于单层非线性规划整定方法的MPC控制性能优于或近似于基于双层多目标优化整定方法的MPC控制性能;而且基于单层非线性规划的整定方法能够快速获得MPC权重参数,时间成本由基于多目标优化整定方法所需的1.0~1.5 h缩短到10~90 s。