对准线性参数时变Markov跳变系统,当系统状态不完全可测时,研究一类基于输出反馈的鲁棒模型预测控制问题。将多包不确定性和有界噪声综合考虑,通过求解无穷时域性能指标的最小最大优化问题,得到了系统的输出反馈控制律。引入二次有界概念,在满足输入输出约束的情况下,保证闭环系统的随机稳定。数值算例验证了方法的有效性。

对离散时间Markov跳变系统,当系统状态不完全可测时, 研究了一类基于输出反馈的鲁棒模型预测控制问题. 所研究系统为准线性参数时变的, 考虑在当前时刻系统的时变参数是已知的, 将来时刻未知的情况. 综合考虑系统存在多胞不确定性和有界噪声等因素, 通过运用线性矩阵不等式方法及变量变换思想, 将无穷时域性能指标的最小最大鲁棒预测控制问题转化为具有线性矩阵不等式约束的凸优化问题, 得到了系统的输出反馈控制律. 引入二次有界概念, 在满足输入输出约束的情况下, 保证闭环系统的随机稳定性. 数值算例验证

本文提出了一种用于多主题描述和边界噪声的系统的输出反馈鲁棒模型预测控制（RMPC）的综合方法。与以前的作品不同，我们没有利用状态空间模型。因此，不需要估计真实状态的边界。我们直接利用投入产出模型。反馈控制法则基于当前输出，过去的输出和过去的输入。通过控制器的在线实现，闭环系统的输出和输入将收敛到平衡点附近。数值例子说明了控制器的有效性。

基于输入输出模型的输出反馈鲁棒模型预测控制的综合方法