数据驱动预测控制器的建立方法、实施方法及控制系统技术方案

本发明专利技术属于系统控制领域，具体涉及一种无参数化模型的数据驱动预测控制器的建立方法、实施方法及控制系统。其中的一种无参数化模型的数据驱动预测控制器的建立方法为，根据基本引理在随机系统中的扩展版本，同时结合数据初始输入数据矩阵、初始输出数据和初始新息数据矩阵构造无参数化模型的数据驱动预测控制器，根据无参数化模型的数据驱动预测控制器输出的最优控制律u

【技术实现步骤摘要】
数据驱动预测控制器的建立方法、实施方法及控制系统


[0001]本专利技术属于系统控制领域，具体涉及一种无参数化模型的数据驱动预测控制器的建立方法、实施方法及控制系统。

技术介绍

[0002]传统的预测控制方法是基于模型的，即先通过收集被控系统的输入输出数据，通过系统辨识的方式从输入输出数据中得到一个参数化的模型，然后利用所得模型以及待选的控制策略来对系统未来的输出进行预测，结合控制目标、输入输出范围等要求来对待选的控制策略进行优化，以此得到规定意义下最优的控制策略。这种方法被称之为模型预测控制，主要包含建模
‑
控制这两步。但随着被控系统复杂程度的提高，为了得到准确的参数化模型所要付出的代价变得越来越大，这给原有的模型预测控制带来了极大的挑战，因而就产生了绕过建模这一步，直接根据原始输入输出数据得到最优控制策略的思想，这便产生了数据驱动预测控制方法。
[0003]在一些已有的专利文件中，尽管数据驱动控制已经作为核心内容出现，但从本质上依旧停留在原本的建模
‑
控制范式。中国专利：CN115309042A公本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种无参数化模型的数据驱动预测控制器的建立方法，其特征在于，包括如下步骤：从被控系统中收集历史输入数据U
d
和历史输出数据Y
d
；利用历史输入数据U
d
构造初始输入数据矩阵；利用历史输出数据Y
d
构造初始输出数据矩阵；根据历史输出数据Y
d
获得一步超前预报值根据一步超前预报值获得新息估计值利用新息估计值构造初始新息数据矩阵；根据基本引理在随机系统中的扩展版本，同时结合初始输入数据矩阵、初始输出数据和初始新息数据矩阵构造无参数化模型的数据驱动预测控制器，根据无参数化模型的数据驱动预测控制器输出的最优控制律u
f
(t)来实现被控系统的控制。2.如权利要求1所述的一种无参数化模型的数据驱动预测控制器的建立方法，其特征在于，还包括如下步骤：设定预测时域L
f
和滑窗长度L
p
；根据预测时域L
f
和滑窗长度L
p
将初始输入数据矩阵分成两段得到数据矩阵U
f
、U
p
；数据矩阵U
f
每一列的输入元素个数等于预测时域L
f
，数据矩阵U
p
每一列的输入元素个数等于滑窗长度L
p
；根据预测时域L
f
和滑窗长度L
p
将初始输出数据矩阵分成两段得到两个数据矩阵Y
f
、Y
p
；数据矩阵Y
f
每一列的输出元素个数等于预测时域L
f
，数据矩阵Y
p
每一列的输出元素个数等于滑窗长度L
p
；根据预测时域L
f
和滑窗长度L
p
将初始新息数据矩阵分成两段得到两个数据矩阵数据矩阵每一列的新息元素个数等于预测时域L
f
，数据矩阵每一列的新息元素个数等于滑窗长度L
p
；根据基本引理在随机系统中的扩展版本，同时结合数据矩阵U
f
、U
p
、Y
f
、Y
p
、构造无参数化模型的数据驱动预测控制器，根据无参数化模型的数据驱动预测控制器输出的最优控制律u
f
(t)来实现被控系统的控制；其中：预测时域L
f
为常数，滑窗长度L
p
为常数。3.如权利要求2所述的一种无参数化模型的数据驱动预测控制器的建立方法，其特征在于，所述无参数化模型的数据驱动预测控制器为：在于，所述无参数化模型的数据驱动预测控制器为：
u
f
(t)∈U,通过无参数化模型的数据驱动预测控制器获得最优控制律u
f
(t)和与u
f
(t)对应的预测输出所述最优控制律u
f
(t)作为被控系统的输入实现被控系统的控制；其中：δ
p
(t)，δ
f
(t)表示松弛变量，g(t)表示线性组合系数，u
p
(t)表示t时刻前的滑窗长度L
p
内被控系统的实际输入值，y
p
(t)表示t时刻前的滑窗长度L<...

【专利技术属性】
技术研发人员：尚超，王一波，
申请(专利权)人：清华大学，
类型：发明
国别省市：