显式模型预测控制的在线迭代学习策略研究

摘要：

显式模型预测控制(MPC)是一种电力电子变换器的高性能控制方法,其主要思想是基于模型信息离线计算出相关的控制律集合,再离散成表格以供实时控制使用.显式MPC在负载投切工况下性能较好,但在启动过程中控制性能不佳.为解决这一问题,该文设计一种在启动过程中对表格进行迭代学习的方法.该方法对表格进行卷积处理,可在不影响负载投切工况控制性能的前提下,有效改善启动过程的控制性能.将上述策略用于显式MPC控制的Buck变换器中,结果亦证明了所提方法的有效性.

关键词：迭代学习、显式模型预测控制、实时控制、负载投切、卷积处理、启动过程控制

所属期刊栏目：44

分类号：TN624⁃34;TM46(电子元件、组件)

资助基金：国家自然科学基金面上项目51777085

在线出版日期：2021-04-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：5-10