基于卡尔曼滤波观察器的优化预测控制方法研究

摘要

为解决预测控制中由于模型失配所导致的控制效果变差甚至系统振荡发散的问题,提供了一种基于卡尔曼滤波观察器的优化预测控制方法,在广义预测控制基础上,增加了基于卡尔曼滤波的状态观察器,以卡尔曼滤波所观察的数据替代实测控制量进行广义预测控制偏差的计算,并且引入卡尔曼滤波模型精度误差的收缩因子,防止卡尔曼滤波观察器陷入静态误差陷阱,从而有效抑制当模型失配时导致的波动甚至振荡,并消除静态偏差。