【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及的是一种模型预测控制领域的技术，具体是一种基于模型误差在线调整约束的模型预测控制方法。
技术介绍
1、模型预测控制(mpc)具有处理多变量系统和约束的能力，在实际应用中，干扰噪声、系统不确定性等不可避免的因素始终存在，导致不可避免的建模误差，从而影响性能。现有基于tube的mpc技术将控制系统的确定性部分和不确定性部分分开处理，用不确定性来计算收紧约束，标称系统mpc优化问题系统模型中不再考虑不确定性，降低了优化问题的复杂性。现有工作中基于tube的mpc为了保证系统安全，初始不确定性估计带来的约束使得可行空间小，具有很强的保守性。
技术实现思路
1、本专利技术针对现有技术的上述缺陷，以及由于控制器中引入了干扰噪声和系统不确定性导致的建模误差等不足，提出一种基于模型误差在线调整约束的模型预测控制方法，利用在线数据驱动预测状态的同时，根据观测数据和模型估计模型失配程度，调整状态和输入边界约束，根据模型误差在线调整状态和输入边界约束，保证预测控制模型更新时系统安全运行，提高可靠性的同时实现更精确的模型失配边界约束，有利于提高闭环系统的性能。
2、本专利技术是通过以下技术方案实现的：
3、本专利技术涉及一种基于模型误差在线调整约束的模型预测控制方法，通过构建非线性自行车模型并进行线性化处理后，进行模型误差的初始化并根据误差边界计算预测周期内考虑反馈作用后的累积误差，并修改模型误差的输入输出约束；然后在该约束下通过标称系统模型求解模型预测控制问题，在线
4、所述的非线性自行车模型为：其中：状态向量为车辆在横轴上的速度、纵轴上的速度、航向角速度、偏航角、车辆相对于期望路径的横向偏差、沿期望路径s方向的距离，为状态向量的导数，输入u＝[β，δ]t中前后轮制动油门比βf＝βr＝β，δ为转向角，m为车辆质量，iz为转动惯量，lf为齿轮到前轮胎的距离，lr为轮毂到后轮胎距离，cf为前胎转向刚度，cr为后轮胎转向刚度，fzf，fzr分别为前后轮胎受到的侧向力，μ为摩擦系数。
5、所述的模型误差ε＝{|ei|≤δi(0)，i＝1，2，...，ny}，δi(0)为初始误差上界，根据实际物理工艺、安全限制，定义输入和输出状态约束集ulb，ulu分别为输入约束上下界，ylb，ylu为输出约束上下界。为维度为nu的输入空间，为维度为ny的输出空间。
6、所述的输入输出约束包括：其中：ε′(l)，l＝1，2，...，p为根据误差边界计算预测周期内考虑反馈作用后的累积误差，表示集合运算。分别为更新后的输入和输出状态约束集。
7、所述的标称系统模型是指：不考虑不确定性的模型预测控制模型，具体为：其中：k为当前采样时刻，p为总预测控制步长，l为第l预测步，l为预测控制目标函数，x为系统状态，u为系统输出，a，b是系统状态方程的系数矩阵，y为系统观测，h为状态观测器的增益，c为系统观测系数矩阵，分别为输入输出约束集，为终端状态约束集。
8、所述的求解模型预测控制问题，具体为：计算最优控制率u*(1：p-1|k)，并将控制作用u(k)＝u*(k|k)+k(x(k|k)-x(k|k-1))作用到实际车辆系统中；通过统计历史误差得到或集元辨识方法得到在线更新的系统模型误差ε＝{|ei|≤δi(k)i＝1，2，...，ny}。
9、本专利技术涉及一种实现上述方法的系统，包括：初始化约束单元、模型预测控制求解单元、数据收集单元以及约束更新单元，其中：初始化约束单元根据实际物理工艺、安全限制，定义输入和输出状态约束集信息进行初始误差估计，初始输入和输出状态约束集估计，得到初始输入和输出状态约束集，模型预测控制求解单元根据线性化的模型以及单元输入和输出状态约束集信息进行标称模型预测控制问题求解，得到最优输出，数据收集单元根据最优输出，作用于实际系统，通过观测得到新的误差信息，约束更新单元根据新的误差信息进行输入和输出状态约束集更新，得到下一时刻优化问题输入和输出状态约束集。
10、技术效果
11、本专利技术在处理模型不确定性时，根据在线模型误差调整模型误差约束。与现有技术相比，本专利技术具有模型失配不确定性，初始估计误差大进而导致可行空间小的系统，在线调整误差约束，能够降低模型误差带来的系统保守性，车辆在避障过程中，由于避障而引起的总路程距离增量减小。
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1.一种基于模型误差在线调整约束的模型预测控制方法，其特征在于，通过构建非线性自行车模型并进行线性化处理后，进行模型误差的初始化并根据误差边界计算预测周期内考虑反馈作用后的累积误差，并修改模型误差的输入输出约束；然后在该约束下通过标称系统模型求解模型预测控制问题，在线更新得到用于迭代的系统模型误差，通过循环更新该误差实现模型预测控制；
2.根据权利要求1所述的基于模型误差在线调整约束的模型预测控制方法，其特征是，所述的模型误差ε＝{ei|≤δi(0)，i＝1，2，...，ny}，δi(0)为初始误差上界，根据实际物理工艺、安全限制，定义输入和输出状态约束集uLB，uLU分别为输入约束上下界，yLB，yLU为输出约束上下界，为维度为nu的输入空间，为维度为ny的输出空间。
3.根据权利要求1所述的基于模型误差在线调整约束的模型预测控制方法，其特征是，所述的输入输出约束包括：其中：ε′(l)，l＝1，2，...，P为根据误差边界计算预测周期内考虑反馈作用后的累积误差，表示集合运算，分别为更新后的输入和输出状态约束集。
4.根据权利要求1所述的基于模
5.根据权利要求1所述的基于模型误差在线调整约束的模型预测控制方法，其特征是，所述的求解模型预测控制问题，具体为：计算最优控制率u*(1：P-1|k)，并将控制作用u(k)＝u*(k|k)+K(x(k|k)-x(k|k-1))作用到实际车辆系统中；通过统计历史误差得到或集元辨识方法得到在线更新的系统模型误差ε＝{|ei|≤δi(k)i＝1，2，...，ny}。
6.根据权利要求1-5中任一所述的基于模型误差在线调整约束的模型预测控制方法，其特征是，具体包括：
7.一种实现权利要求1-6中任一所述基于模型误差在线调整约束的模型预测控制方法的系统，其特征在于，包括：初始化约束单元、模型预测控制求解单元、数据收集单元以及约束更新单元，其中：初始化约束单元根据实际物理工艺、安全限制，定义输入和输出状态约束集信息进行初始误差估计，初始输入和输出状态约束集估计，得到初始输入和输出状态约束集，模型预测控制求解单元根据线性化的模型以及单元输入和输出状态约束集信息进行标称模型预测控制问题求解，得到最优输出，数据收集单元根据最优输出，作用于实际系统，通过观测得到新的误差信息，约束更新单元根据新的误差信息进行输入和输出状态约束集更新，得到下一时刻优化问题输入和输出状态约束集。
...【技术特征摘要】
1.一种基于模型误差在线调整约束的模型预测控制方法，其特征在于，通过构建非线性自行车模型并进行线性化处理后，进行模型误差的初始化并根据误差边界计算预测周期内考虑反馈作用后的累积误差，并修改模型误差的输入输出约束；然后在该约束下通过标称系统模型求解模型预测控制问题，在线更新得到用于迭代的系统模型误差，通过循环更新该误差实现模型预测控制；
2.根据权利要求1所述的基于模型误差在线调整约束的模型预测控制方法，其特征是，所述的模型误差ε＝{ei|≤δi(0)，i＝1，2，...，ny}，δi(0)为初始误差上界，根据实际物理工艺、安全限制，定义输入和输出状态约束集ulb，ulu分别为输入约束上下界，ylb，ylu为输出约束上下界，为维度为nu的输入空间，为维度为ny的输出空间。
3.根据权利要求1所述的基于模型误差在线调整约束的模型预测控制方法，其特征是，所述的输入输出约束包括：其中：ε′(l)，l＝1，2，...，p为根据误差边界计算预测周期内考虑反馈作用后的累积误差，表示集合运算，分别为更新后的输入和输出状态约束集。
4.根据权利要求1所述的基于模型误差在线调整约束的模型预测控制方法，其特征是，所述的标称系统模型是指：不考虑不确定性的模型预测控制模型，具体为：其中：k为当前采样时刻，p为总预测控制步长，l为第l预测步，l为预测控制目标函数，x为系统状态，u为系统输出，a，b是系...
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