一类跟踪系统的预见预测控制算法的研究
基于预测控制算法的船舶直线路径跟踪
基于预测控制算法的船舶直线路径跟踪随着船舶工业的不断发展，船舶控制技术也在不断地提高。
在船舶控制中，直线路径跟踪是最基本、最重要的控制问题之一。
本文中，我们将介绍预测控制算法在船舶直线路径跟踪中的应用。
预测控制算法是一种典型的先进控制技术，它依靠已知的过去状态和某些假设条件，通过求解未来的状态，来预测将要发生的事件。
在船舶直线路径跟踪中，预测控制算法可以利用过去船舶的状态和输入信息，进而生成一个最优的控制信号，从而保证船舶沿着期望的直线路径行驶。
预测控制算法的核心思想是通过预测模型来预测系统的未来行为。
在船舶直线路径跟踪中，预测模型可以表示为：x(k+1)=Ax(k)+Bu(k)y(k)=Cx(k)其中，x(k)是状态向量，包括船舶的位置、速度、航向角等状态信息；u(k)是船舶的控制输入，包括舵角、推力等；y(k)是观测值，即船舶的位置信息。
预测控制算法的步骤如下：1. 根据预测模型建立预测器。
预测器可以通过最小二乘法或系统辨识等方法来计算。
2. 根据期望的路径信息，选择合适的参考轨迹，并根据预测器和参考轨迹计算出控制输入u(k)。
3. 将控制信号输入到船舶中，实时监测船舶的状态变化，并不断修正参考轨迹和控制输入，最终实现直线路径跟踪。
1. 可以更好地适应船体的非线性特性和不确定性因素。
2. 通过引入优化算法，可以在控制系统中实现高精度的目标跟踪和优化控制。
3. 由于预测控制算法是基于模型的，这种方法更适用于复杂系统的控制，可以实现更大范围的系统控制和优化。
总之，预测控制算法在船舶直线路径跟踪中有着广泛的应用前景。
在实际应用中，根据船体的特性和工作环境，可以灵活地调整参数和控制方式，从而使船舶能够按照期望的路径行进，达到更好的控制效果。
一类跟踪问题中的非线性预测控制方法设计
Ｔｈ ｅ Ｄｅ ｓ ｉ ｇ ｎ Ｏ ｆ ＮＯ ｎ ｌ ｉ ｎ ｅ ａ ｒ Ｍｏ ｄ ｅ ｌ Ｐ ｒ ｅ ｄ ｉ ｃ ｔ ｉ ｖ ｅ Ｃｏ ｎ ｔ ｒ ｏ ｌ
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刊 ，难 点就 在于 跟 踪 问题 中 的非 线 性 预 测 控 制 器 的稳 定性 分 析 相 对 镇 定 问题 中 的稳 定性 分析 来 说 要 难 很
多。
本 文 重 点研 究 了非线 性 系 统 对若 干 稳 定 期望 输 出点 的跟踪 问题 的预 测 控 制方 法 设计 ， 为避 免 直接 就跟 踪 问题 中 的 预测 控 制 器 进 行 稳 定 性 分 析 所 带 来 的 困难 ，将 跟 踪 问题 沿 稳 定 期 望 输 出点 序 列 处 理 为 镇 定 问 题 ，从 而采 用 镇 定 问题 中 的稳 定 性理 论 进 行 稳 定性 分 析和 预 测控 制 器 设计 。最 后 ，用 仿真 算 例验 证 了预 测
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基于模型预测控制的电机系统精确跟踪研究
基于模型预测控制的电机系统精确跟踪研究电机系统精确跟踪是工业控制领域的一个重要研究方向。
基于模型预测控制（Model Predictive Control，MPC）的算法是一种常用的控制策略，它能够在系统具有不确定性和扰动的情况下，实现对电机系统的精确跟踪。
1. 引言电机系统是现代工业中广泛应用的一种电力传动装置。
精确跟踪是电机系统控制中的一个重要问题，能够确保电机系统在给定的参考轨迹下运动。
目前，基于模型预测控制的方法已经在电机系统精确控制中取得了显著的研究成果。
2. 电机系统建模要进行模型预测控制，首先需要对电机系统进行建模。
电机系统通常可以建模为一种多变量、非线性、时变的动态系统。
常用的建模方法包括基于物理方程的状态空间模型和基于数据的系统辨识模型。
通过精确建模，可以准确描述电机系统的动态特性和控制需求。
3. 模型预测控制算法原理模型预测控制算法是一种基于优化理论的控制方法。
其基本原理是通过建立系统的数学模型，预测未来一段时间内的系统行为，并通过求解一个优化问题来获得最优的控制输入。
该优化问题通常包括系统模型、控制目标和约束条件。
通过不断迭代求解优化问题，即可实现对电机系统的精确跟踪控制。
4. MPC在电机系统精确跟踪中的应用基于模型预测控制的方法已经广泛应用于电机系统的精确跟踪控制中。
其中，包括针对不同类型电机的精确跟踪控制方法的研究。
例如，直流电机、交流电机、步进电机等不同类型电机系统的控制方法都可以基于模型预测控制实现精确跟踪。
此外，MPC还可以结合其他控制算法如滑模控制、PID控制等进行联合控制，提高电机系统的精确度和鲁棒性。
5. 模型预测控制算法的性能分析在电机系统精确控制中，对基于模型预测控制算法的性能评价是非常重要的。
通常，通过指标如控制误差、稳定性、抗扰能力等来评价算法的性能。
同时，还需要考虑算法的实时性和计算复杂度，以保证算法在实际应用中的可行性和有效性。
6. 算法优化和改进虽然基于模型预测控制的方法在电机系统精确跟踪中取得了较好的效果，但仍存在一些问题和挑战。
制导与控制系统中的模型预测控制算法研究
制导与控制系统中的模型预测控制算法研究模型预测控制（Model Predictive Control，MPC）是一种先进的控制方法，被广泛应用于制导与控制系统中。
它基于数学模型对系统进行预测，并根据预测结果实时调节控制输入，以达到优化性能的目标。
本文将介绍模型预测控制算法在制导与控制系统中的应用，并着重探讨其研究进展和优势。
首先，我们需要了解制导与控制系统中的模型预测控制算法的基本原理。
它的核心思想是通过预测系统未来的状态和输出，来计算最优的控制输入。
具体而言，MPC通过建立数学模型来描述系统动力学，并将模型纳入优化问题中。
通过求解优化问题，找到最佳的控制输入序列，以最大化系统性能。
然后，根据优化结果中的第一个控制输入，进行实时调节。
这样，反复迭代执行，就实现了对系统的动态控制。
模型预测控制算法在制导与控制系统中的应用非常广泛。
它可以应用于各种领域，如工业过程控制、机器人控制、交通系统控制等。
在工业过程控制中，模型预测控制算法可以对复杂的生产过程进行优化控制，提高生产效率和产品质量。
在机器人控制中，MPC可以对机器人的路径规划和运动控制进行优化，实现更精确、更高效的运动控制。
在交通系统控制中，MPC可以对交通信号灯的灯相序列进行优化，减少交通拥堵和交通事故发生的可能性。
与传统的控制方法相比，模型预测控制算法具有一些明显的优势。
首先，MPC 可以处理非线性系统和具有约束的系统。
传统的线性控制方法往往无法应对非线性系统的复杂性和动态性，而MPC通过建立非线性模型，并将约束条件纳入优化问题，能够更好地应对非线性系统的控制问题。
其次，MPC能够在实时性和性能之间找到平衡。
MPC通过预测系统的未来行为，可以在满足系统性能要求的同时，考虑控制输入的变化范围，提供实时性和性能的平衡。
此外，MPC具有较好的鲁棒性和适应性，可以应对外部扰动和参数变化的影响。
近年来，模型预测控制算法在制导与控制系统中的研究取得了一系列重要的进展。
《2024年基于模型预测控制的无人驾驶车辆轨迹跟踪控制算法研究》范文
《基于模型预测控制的无人驾驶车辆轨迹跟踪控制算法研究》篇一一、引言随着科技的飞速发展，无人驾驶车辆已成为现代交通领域的重要研究方向。
无人驾驶车辆的核心技术之一是轨迹跟踪控制算法，其性能直接影响到车辆的行驶安全和稳定性。
模型预测控制（MPC）作为一种先进的控制策略，在无人驾驶车辆的轨迹跟踪控制中具有广泛的应用前景。
本文旨在研究基于模型预测控制的无人驾驶车辆轨迹跟踪控制算法，以提高无人驾驶车辆的行驶性能和安全性。
二、模型预测控制概述模型预测控制（MPC）是一种基于模型的优化控制策略，通过建立车辆动力学模型和预测模型，实现对未来时刻车辆状态的预测和优化。
MPC具有多约束处理能力、对模型不确定性的鲁棒性以及能处理多目标优化问题的特点，使得其在无人驾驶车辆的轨迹跟踪控制中具有显著优势。
三、无人驾驶车辆轨迹跟踪控制算法研究1. 车辆动力学模型建立为了实现精确的轨迹跟踪控制，首先需要建立准确的车辆动力学模型。
本文采用非线性车辆动力学模型，考虑车辆的纵向、横向以及横摆运动，为后续的轨迹跟踪控制提供基础。
2. 预测模型的构建预测模型是MPC的核心部分，通过对未来时刻车辆状态的预测，实现对轨迹的跟踪控制。
本文采用基于滚动时域的预测方法，通过优化目标函数，实现对未来时刻车辆状态的预测和优化。
3. 控制器设计基于建立的车辆动力学模型和预测模型，设计控制器实现轨迹跟踪控制。
控制器采用MPC算法，通过优化目标函数，实现对未来时刻车辆状态的优化和控制。
同时，考虑到实际道路交通环境的复杂性，本文还引入了约束条件，如速度、加速度等限制，以保证车辆行驶的安全性和稳定性。
四、算法仿真与实验验证为了验证基于模型预测控制的无人驾驶车辆轨迹跟踪控制算法的有效性，本文进行了仿真实验和实际道路测试。
仿真实验结果表明，该算法能够实现对期望轨迹的准确跟踪，具有较好的鲁棒性和稳定性。
实际道路测试结果也表明，该算法能够适应不同道路条件和交通环境，实现安全、稳定的行驶。
基于预测控制算法的船舶直线路径跟踪
基于预测控制算法的船舶直线路径跟踪船舶直线路径跟踪是指船舶在航行过程中按照预定的直线路径进行稳定的跟踪，这是海上航行中非常重要的一项技术。
而基于预测控制算法的船舶直线路径跟踪技术，能够有效地帮助船舶实现精准的路径跟踪，提高船舶的航行安全性和效率。
本文将重点介绍基于预测控制算法的船舶直线路径跟踪技术，探讨其在船舶自动化控制领域中的应用和优势。
一、船舶路径跟踪控制基础船舶路径跟踪控制是通过对船舶的操纵系统进行控制，使船舶在航行过程中能够按照预定的路径进行稳定的跟踪。
在船舶路径跟踪控制中，需要考虑船舶的动力学特性、环境扰动、目标路径等因素，以实现准确的路径跟踪。
传统的船舶路径跟踪控制方法主要包括PID控制、模糊控制和神经网络控制等方法，这些方法在一定程度上能够实现船舶路径跟踪的控制，但存在精度不高、适应性差等问题。
基于预测控制算法的船舶直线路径跟踪技术通过对船舶未来轨迹进行预测，并根据预测轨迹对船舶进行控制，能够有效地解决传统方法存在的问题，实现更加精准的船舶路径跟踪控制。
二、预测控制算法在船舶路径跟踪中的应用基于预测控制算法的船舶直线路径跟踪技术主要包括模型预测控制（MPC）和自适应预测控制（APC）两种方法。
模型预测控制通过对船舶动力学模型进行建模，并预测未来轨迹，然后根据预测轨迹进行优化控制，以实现船舶路径跟踪控制。
自适应预测控制则是通过对船舶动力学参数进行自适应估计，从而实现对船舶路径跟踪的自适应控制。
在船舶直线路径跟踪中，预测控制算法能够有效地克服环境扰动和动力学非线性等因素对路径跟踪的影响，提高船舶路径跟踪的精度和稳定性。
预测控制算法还能够实现对船舶动力系统和控制系统的优化，提高船舶的航行效率和能耗效率。
相对于传统的船舶路径跟踪控制方法，基于预测控制算法的船舶直线路径跟踪技术具有以下优势：1. 高精度：预测控制算法能够通过对未来轨迹的预测，实现对船舶路径的精确跟踪，提高路径跟踪的精度和稳定性。
智能控制系统中的模型预测算法研究
智能控制系统中的模型预测算法研究智能控制系统是指利用信息技术、计算机技术和智能技术，对工业系统、交通运输系统、机器人系统等进行自动控制和智能决策的系统。
模型预测算法是智能控制系统中的一种重要算法，它基于过去的输入输出数据，预测系统的未来输出，并根据预测结果对系统进行控制。
本文将围绕智能控制系统中的模型预测算法展开，从算法理论基础、应用实践与研究现状、未来发展趋势等方面进行探讨。
一、算法理论基础模型预测算法（Model Predictive Control，MPC）是一种基于模型预测的控制算法。
它在每个控制周期内，根据系统的动态数学模型，预测一定时间内的系统输出，并根据最优性能指标对输入信号进行优化。
模型预测算法一般包括以下步骤：1. 建立系统数学模型，确定控制目标。
2. 预测未来一定时间内的系统输出（状态预测）。
3. 根据离散化的控制器模型计算出最优输入序列。
4. 将最优输入序列映射到实际输入（控制信号）。
整个过程是一个长期优化的过程，在每一个控制周期内，都会根据最新的数据重新预测和优化。
二、应用实践与研究现状模型预测算法在过程控制、机器人控制、交通控制等领域得到了广泛应用。
例如，在化工、电力等行业，模型预测算法能够优化生产过程，提高生产效率和产品质量。
在机器人控制方面，模型预测算法可以控制机器人的位置、姿态等状态，实现精准的动作。
同时，它也被用于交通控制，优化交通流量，减少交通拥堵。
在算法的应用研究方面，模型预测算法已经经过了多年的发展，成为控制领域中一个成熟的算法。
研究者们将其应用于诸多领域，进一步拓展了其应用范围。
目前，该算法结合了计算机科学、数学、控制工程等多学科交叉，得到了广泛的研究和探讨。
三、未来发展趋势未来，在工程领域中，智能化与自动化将成为主流趋势，模型预测算法也将得到进一步应用和发展。
同时，该算法面临着以下几个问题：1. 提高算法精度，减小误差：在模型预测算法中，计算精度往往受到数值计算的误差影响。
移动机器人控制系统设计
一、绪论（一)引言移动机器人技术是一门多科学交叉及综合的高新技术,是机器人研究领域的一个重要分支，它涉及诸多的学科,包括材料力学、机械传动、机械制造、动力学、运动学、控制论、电气工程、自动控制理论、计算机技术、生物、伦理学等诸多方面。
第一台工业机器人于20世纪60年代初在美国新泽西州的通用汽车制造厂安装使用。
该产品在20世纪60年代出口到日本，从20世纪80年代中期起，对工业机器人的研究与应用在日本迅速发展并步入了黄金时代。
与此同时，移动机器人的研究工作也进入了快速发展阶段。
移动机器人按其控制方式的不同可以分为遥控式、半自动式和自主式三种；按其工作环境的不同可以分为户外移动机器人和室内机器人两种。
自主式移动机器人可以在没有人共干预或极少人共干预的条件下，在一定的环境中有目的的移动和完成指定的任务。
自主式移动机器人是一个组成及结构非常复杂的系统，具有加速、减速、前进、后退以及转弯灯功能，并具有任务分析，路径规划,导航检测和信息融合，自主决策等类似人类活动的人工智能。
（二）移动机器人的主要研究方向1.体系结构技术1)分布式体系结构分布式体系结构【1。
2.3】是多智能体技术在移动机器人研究领域的应用。
智能体是指具有各自的输入、输出端口，独立的局部问题求解能力，同时可以彼此通过协商协作求解单个或多个全局问题的系统。
移动机器人系统，特别是具有高度自组织和自适应能力的系统，它们的内部功能模块与智能体相仿，因此可以应用多智能体技术来分析和设计移动机器人系统的结构，实现系统整体的灵活性和高智能性。
在分布式体系结构中，各个功能模块具有不同的输入输出对象和自身的不同功能，并行各工作，整个系统通过一个调度器实现整体的协调，包括制定总体目标、任务分配、运动协调和冲突消解等。
2）进化控制体系结构面对任务的复杂性和环境的不确定性以及动态特性，移动机器人系统应该具有主动学习和自适应的能力。
将进化控制的思想融入到移动机器人体系结构的设计中，使得系统哎具备较高反应速度大的同时,也具备高性能的学习和适应能力。
目标跟踪算法的研究报告
- .目录摘要 (1)ABSTRACT (2)第一章绪论 (4)1.1课题研究背景和意义 (5)1.2国外研究现状 (6)1.3本文的具体构造安排 (8)第二章运动目标检测 (9)2.1检测算法及概述 (11)2.1.1连续帧间差分法 (11)2.1.2背景去除法 (14)2.1.3光流法 (17)第三章运动目标跟踪方法 (19)3.1引言 (20)3.2运动目标跟踪方法 (20)3.2.1基于特征匹配的跟踪方法 (21)3.2.2基于区域匹配的跟踪方法 (21)3.2.3基于模型匹配的跟踪方法 (22)3.3运动目标搜索算法 (23)3.3.1绝对平衡搜索法 (23)3.4绝对平衡搜索法实验结果 (24)3.4.1归一化互相关搜索法 (26)- -3.5归一化互相关搜索法实验结果及分析 (27)第四章模板更新与轨迹预测 (30)4.1模板更新简述及策略 (30)4.2轨迹预测 (34)4.2.1线性预测 (34)4.2.2平方预测器 (36)4.3实验结果及分析： (37)致 (41)参考文献 (43)毕业设计小结 (44)- .摘要图像序列目标跟踪是计算机视觉中的经典问题，它是指在一组图像序列中，根据所需目标模型，实时确定图像中目标所在位置的过程。
它最初吸引了军方的关注，逐渐被应用于电视制导炸弹、火控系统等军用备中。
序列图像运动目标跟踪是通过对传感器拍摄到的图像序列进展分析，计算出目标在每帧图像上的位置。
它是计算机视觉系统的核心，是一项融合了图像处理、模式识别、人工只能和自动控制等领域先进成果的高技术课题，在航天、监控、生物医学和机器人技术等多种领域都有广泛应用。
因此，非常有必要研究运动目标的跟踪。
本论文就图像的单目标跟踪问题，本文重点研究了帧间差分法和背景去除法等目标检测方法，研究了模板相关匹配跟踪算法主要是：最小均方误差函数(MES)，最小平均绝对差值函数(MAD)和最大匹配像素统计(MPC)的跟踪算法。
自主飞行器跟踪控制算法研究
自主飞行器跟踪控制算法研究随着科技的不断发展，自主飞行器已逐渐变得常见。
无人机、自动驾驶汽车、机器人等已经进入我们的日常生活中。
这些自主控制系统的实现，依靠着先进的算法和技术。
本文将着重探讨自主飞行器的跟踪控制算法研究。
一、跟踪控制的意义跟踪控制是指在目标的运动轨迹中，使飞行器能够跟踪其移动并定位目标。
这种控制方法非常适合于物体本身易受环境影响或不稳定的情况下，通过控制空气动力学或力学系统来实现跟踪。
这种控制方法在多种领域和应用中得到广泛应用，如医疗机器人、自动化控制系统，尤其是在自动导航和目标追踪中。
二、跟踪控制的研究内容在跟踪控制的研究中，选择合适的控制器非常关键。
一般来说，常用的控制器包括PID控制器、模糊控制器和神经网络控制器。
PID控制器是一个传统的控制器，在许多工业应用中被广泛使用。
模糊控制器利用模糊逻辑，通过人工智能的方法来实现控制。
神经网络控制器则借助神经网络的机器学习优势，通过学习数据样本，来实现对目标进行控制。
在飞行器自主控制中，需要考虑到多种因素，如器材硬件的支持和实现能力、控制算法的复杂程度等等。
而在确定跟踪控制算法时需要先考虑目标的性质和特点，同时针对不同的目标，选择不同的算法。
例如，在跟踪速度较快的目标时，可以选择PID控制器，对于无法描述全部特征的目标，则需要使用模糊控制器。
当处理多个不同类型的目标时，使用神经网络控制器会更为有效。
三、跟踪控制算法应用的限制虽然跟踪控制算法具有广泛的使用领域，但是在应用时需要考虑到其应用的限制和不足之处。
比如在使用时间上，PIDs控制器有理想的响应时间，但是它对环境变化和负荷变化敏感。
模糊控制器容易受环境的影响，同时它需要大量的专业知识和完善的规则库。
神经网络控制器有高精度，但是需要大量的数据集和训练时间。
此外，经过长时间的应用研究，跟踪控制算法还存在其他的局限性。
其中，最大的问题是算法不够稳定，可能会产生不稳定震荡。
此外，还存在精度问题和复杂度问题，涉及到设计、计算机硬件和软件能力等方面的问题。
预测控制算法范文
预测控制算法范文预测控制算法是一种基于过去的观测数据来预测未来系统行为的控制方法。
它可以用于各种领域，如工业控制、金融市场预测、天气预报等。
本文将介绍几种常用的预测控制算法，包括递推最小二乘法、基于神经网络的算法和基于深度学习的算法。
1. 递推最小二乘法（Recursive Least Squares, RLS）：递推最小二乘法是一种经典的预测控制算法。
它通过不断更新一个递推系数来预测未来系统行为。
具体而言，它通过最小化观测数据与预测输出之间的误差平方和来更新递推系数。
递推最小二乘法在实际应用中被广泛使用，因为它具有较好的收敛性和计算效率。
2.基于神经网络的算法：基于神经网络的预测控制算法基于一种称为前馈神经网络的模型，该模型可以学习和预测复杂的非线性系统行为。
算法首先使用一组历史观测数据来训练神经网络模型，然后使用该模型来预测未来系统行为。
该算法的优点是能够处理复杂系统并具有较高的预测精度，但需要大量的训练数据和计算资源。
3.基于深度学习的算法：基于深度学习的预测控制算法是近年来新兴的算法。
它使用一种称为深度神经网络的模型来学习和预测系统行为。
与传统的神经网络不同，深度神经网络拥有多个隐藏层，可以学习更加复杂的系统关系。
该算法在处理大规模数据集和高维数据方面具有很大优势，并在图像识别、语音识别等领域取得了显著的成果。
4.其他预测控制算法：除了上述提到的算法外，还有许多其他预测控制算法可供选择。
例如，基于卡尔曼滤波的算法可以处理系统中的噪声和不确定性，并提供准确的预测。
遗传算法可以通过模拟进化过程来最优的控制参数。
模糊控制算法可以处理模糊和模糊输入，适用于复杂和不确定的系统。
综上所述，预测控制算法在实际应用中起到了重要的作用。
根据不同的应用场景和需求，我们可以选择合适的算法来进行预测和控制。
未来随着科技的发展和算法的改进，预测控制算法将能够更好地处理复杂系统和大规模数据，并提供更准确的预测和控制结果。
一种用于高精度随动控制系统的轨迹预测方法
一种用于高精度随动控制系统的轨迹预测方法
巫佩军;杨文韬;余驰;杨耕
【期刊名称】《电机与控制学报》
【年(卷),期】2014(000)007
【摘要】针对一类高精度随动控制系统中，跟踪目标轨迹短时不连续、跟踪指令的给定周期过大，导致随动系统跟踪响应变慢、特性变差的问题，提出了一种跟踪轨迹预测算法。
该方法首先对被跟踪轨迹进行简单判定与分类，然后针对不同类型的轨迹，选择合适阶次的拟合多项式，采用改进最小二乘算法，对目标的未来轨迹进行预测。
针对不同类型的轨迹，通过仿真确定了其合适的拟合多项式阶次；针对复杂的轨迹，通过仿真验证了预测算法的可行性；采用混合式两相步进电机系统进行实机试验，分析比较了轨迹预测效果。
实验结果表明，采用轨迹预测方法，可以减小系统最大跟踪误差与跟踪延时。
【总页数】5页(P1-5)
【作者】巫佩军;杨文韬;余驰;杨耕
【作者单位】清华大学自动化系，北京100084;清华大学自动化系，北京100084;庆安集团有限公司，陕西西安710000;清华大学自动化系，北京100084
【正文语种】中文
【中图分类】TM464
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基于预测控制算法的船舶直线路径跟踪
基于预测控制算法的船舶直线路径跟踪船舶直线路径跟踪一直是船舶自动控制领域的一个重要问题。
为了提高船舶的导航精度和安全性，必须对船舶进行精确的路径跟踪。
在船舶自动控制领域，基于预测控制算法的船舶直线路径跟踪技术被广泛应用。
本文将介绍基于预测控制算法的船舶直线路径跟踪技术，并探讨其在船舶自动控制领域的应用。
一、船舶直线路径跟踪船舶直线路径跟踪是指船舶沿着指定的直线路径进行航行，并保持在该路径上。
船舶直线路径跟踪技术是船舶自动控制中的关键技术之一，它可以提高船舶的导航精度和安全性。
船舶直线路径跟踪的关键问题是如何设计一个有效的控制算法，使船舶能够沿着指定的直线路径进行稳定的航行，同时保持一定的航向精度和侧向偏移控制。
二、预测控制算法预测控制算法是一种基于未来预测的控制方法，它通过对系统未来的状态和输出进行预测，来设计和实现对系统的控制。
预测控制算法的关键思想是在每一个控制时刻，利用系统的模型对未来的状态和输出进行预测，并根据这些预测结果来生成控制输入，以实现对系统的优化控制。
预测控制算法通常包括模型预测、目标优化和约束处理等过程，它在工业过程控制、航空航天、汽车控制等领域得到了广泛的应用。
基于预测控制算法的船舶直线路径跟踪技术的关键问题是如何设计和实现一个有效的预测控制器，以实现对船舶直线路径跟踪的控制。
需要对船舶的运动模型进行建模，包括船舶的动力学特性和环墅扰动等因素。
然后，根据船舶的导航要求，设计一个适用的目标优化函数，并考虑约束条件和性能指标等因素。
通过预测控制算法，生成适当的控制输入，以实现对船舶的直线路径跟踪控制。
基于预测控制算法的船舶直线路径跟踪技术在船舶自动控制领域的工程应用中具有重要的意义。
它能够有效地提高船舶的导航精度和安全性，提高船舶的自主航行能力和抗干扰能力。
基于预测控制算法的船舶直线路径跟踪技术具有较好的鲁棒性和性能指标，能够适应不同的环境和运动条件，具有较好的工程应用价值。
目标实时跟踪与预测算法研究
目标实时跟踪与预测算法研究孙红;王晓婉;吴钱忠;秦守文;张建宏;屠佥炜【期刊名称】《信息技术》【年(卷),期】2014(38)3【摘要】实时成像跟踪系统要求对运动目标能够有较快的响应速度,跟踪的响应时间越短,系统的实时性就越好,从而可靠的跟踪系统显得尤为重要.文中在研究了目前常用几种跟踪算法的基础上,提出一种基于目标特征匹配和Kalman预测相结合的跟踪方法,选取目标的灰度直方图信息做为特征匹配模板,使用Kalman滤波器对目标在下一帧图像中可能出现的位置进行预测,在预测范围内进行搜索及模板匹配,实验结果表明,该跟踪算法能够对目标实现稳定可靠的跟踪.【总页数】3页(P55-57)【作者】孙红;王晓婉;吴钱忠;秦守文;张建宏;屠佥炜【作者单位】上海理工大学光电信息与计算机工程学院,上海200093;上海现代光学系统重点实验室,上海200093;上海理工大学光电信息与计算机工程学院,上海200093;上海现代光学系统重点实验室,上海200093;上海理工大学光电信息与计算机工程学院,上海200093;上海现代光学系统重点实验室,上海200093;上海理工大学光电信息与计算机工程学院,上海200093;上海现代光学系统重点实验室,上海200093;上海理工大学光电信息与计算机工程学院,上海200093;上海现代光学系统重点实验室,上海200093;上海理工大学光电信息与计算机工程学院,上海200093;上海现代光学系统重点实验室,上海200093【正文语种】中文【中图分类】TP391.41【相关文献】1.基于卡尔曼预测的视频目标实时跟踪 [J], 姚红革;耿军雪2.基于梯形区间软约束的多目标优化预测控制算法研究 [J], 刘彬;顾昕峰;孙超;张春燃;刘浩然3.海天背景下红外舰船目标实时跟踪算法研究 [J], 王悦行;陈晓冬;赵克军;黄庆;汪毅;郁道银4.多步预测融合Mean-Shift的运动目标跟踪算法研究 [J], 于晓明;李思颖5.基于深度学习的多目标视觉实时跟踪算法研究 [J], 田彬;田寅;杨杰因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于预测控制算法的船舶直线路径跟踪
基于预测控制算法的船舶直线路径跟踪【摘要】本文主要探讨了基于预测控制算法的船舶直线路径跟踪问题。
在航海领域中，有效的路径跟踪算法对船舶的安全航行至关重要。
首先介绍了预测控制算法的基本原理和应用领域，然后分析了船舶直线路径跟踪问题的特点和挑战。
接着提出了基于预测控制算法的船舶直线路径跟踪模型，并设计了相应的控制器。
通过仿真实验验证了该模型的有效性和稳定性。
本文总结了基于预测控制算法的船舶直线路径跟踪的优势，指出了未来研究方向，为航海领域的自动控制系统设计提供了借鉴与参考。
【关键词】预测控制算法、船舶、直线路径跟踪、模型建立、控制器设计、仿真实验、优势、未来研究方向。
1. 引言1.1 研究背景航海是一项古老而又重要的行业，船舶作为水上交通工具，在现代社会中仍扮演着重要的角色。
船舶的路径跟踪是船舶导航和控制领域的关键问题之一。
随着科技的发展，船舶的自主导航系统不断完善，其中路径跟踪技术是其重要组成部分之一。
在过去的研究中，传统的PID控制器和模型预测控制器等算法被广泛应用于船舶路径跟踪问题中。
传统方法存在着对环境变化响应速度较慢、精度不高等问题，难以满足船舶路径跟踪的实际需求。
基于预测控制算法的船舶直线路径跟踪技术成为近年来研究的热点之一。
本文旨在通过对基于预测控制算法的船舶直线路径跟踪进行深入研究，探讨其在船舶导航领域的应用和优势。
通过建立模型和设计控制器，提高船舶路径跟踪的精度和稳定性，从而推动船舶自主导航技术的进步。
1.2 研究意义船舶直线路径跟踪是船舶自动控制领域的一个重要问题，对于提高船舶导航的精度和效率具有重要意义。
基于预测控制算法的船舶直线路径跟踪是一种新兴且有效的方法，可以通过预测未来系统状态来实现对船舶运动的控制，提高路径跟踪的精度和鲁棒性。
研究基于预测控制算法的船舶直线路径跟踪的意义在于，能够提高船舶导航系统的性能，并减少人为干预的需求，进一步提高船舶的自主性和安全性。
这种方法还可以为船舶设计和航行提供更加智能化和自适应的解决方案，为船舶导航系统的发展带来新的思路和技术支持。
几类非线性系统的预见控制
几类非线性系统的预见控制预见控制是一种通过利用目标信号或干扰信号的已知未来信息来改善闭环系统品质的控制方法,在实际问题中有着广泛应用.非线性现象普遍存在于自然界和工程技术领域,因此非线性系统的研究受到国内外很多学者的关注.本文利用预见控制的基本思想,研究了几类具有特定特征的非线性系统的输出跟踪问题.具体研究内容包含以下几个方面:1.针对一类可微分的Lipschitz非线性系统,采用误差系统方法研究了带有预见作用的跟踪控制器设计问题.向量值函数微分中值定理的应用,克服了非线性向量函数差分处理上的困难,并且使得扩大误差系统具有线性参变系统的结构.进一步,针对该系统应用现有结果设计了适当的状态反馈控制器.将该控制器回归到原系统,就得到了带有预见作用的跟踪控制器的具体形式.2.讨论了一类具有状态时滞的可微分Lipschitz非线性系统的预见跟踪控制器设计问题.通过引入后向差分算子,将原系统转化为一个形式上的离散时间不确定时滞系统.然后,融合跟踪误差和目标信号的已知未来信息,利用提升技术,构造出含范数有界参数不确定性的扩大误差系统.通过应用Lyapunov 稳定性理论和线性矩阵不等式方法,建立了有记忆的状态反馈控制器.基于此,得到了原系统的预见跟踪控制器.3.研究了一类含范数有界参数不确定性和外部干扰的可微分Lipschitz非线性系统的预见控制问题.首次采用一种简化的辅助方法构造扩大误差系统,其中离散积分环节的引入能够有效地消除系统的静态误差.通过求解线性矩阵不等式问题,给出了一个保证闭环系统渐近稳定且具有H∞干扰抑制性能的状态反馈控制器.据此得到原系统的带有预见作用的跟踪控制方案.4.针对一类更有普遍性的Lipschitz非线性系统,研究了基于状态反馈和输出反馈的预见控制问题.应用后向差分处理技术,建立了形式上具有非线性特征的扩大误差系统,将跟踪问题转化为镇定问题.然后,针对所得扩大误差系统分别设计了状态反馈和静态输出反馈控制器.基于Lyapunov稳定性理论,提出了保证闭环系统渐近稳定的充分条件.由此得到原系统的两种预见控制器.该结果对于系统的非线性项不可微分的情形也是适用的.5.考虑一类具有扇区约束的非线性Lur’e系统的预见控制器设计问题.为克服扇区非线性项带来的困难,首先将系统改写为形式上的线性参变系统.通过引入一种简化的辅助变量方法,推导出包含有可预见目标信息和跟踪误差的扩大误差系统,将跟踪问题转化为鲁棒控制问题.然后,设计了适当的状态反馈控制器以保证闭环系统渐近稳定且具有H∞保成本控制性能.将该控制器回归到原系统就是带有预见作用的跟踪控制器.文中所有结论都给出了严格的数学证明,数值仿真结果验证了所提出的预见控制器的有效性。
预见控制理论及应用研究进展
第42卷第2期自动化学报Vol.42,No.2 2016年2月ACTA AUTOMATICA SINICA February,2016预见控制理论及应用研究进展甄子洋1摘要预见控制因其能够利用已知的未来目标信息或干扰信息来改善控制系统的性能,在众多实际工程领域得到越来越多的应用,正日益受到研究者的广泛关注.本文较全面概述了预见控制理论自20世纪60年代提出以后的发展状况,重点概述线性最优预见控制、线性鲁棒预见控制、非线性预见控制等相关理论的研究进展,并且总结预见控制在车辆主动悬挂系统、机电伺服系统、机器人、飞行器、电网发电系统等领域的应用现状.最后,总结了预见控制的研究成果,探讨了目前存在的主要问题并展望了未来发展方向.本文的综述旨在通过抛砖引玉,促进预见控制理论及应用的全面发展.关键词研究进展,预见控制,最优控制,鲁棒控制,车辆主动悬挂系统,机器人,飞行器引用格式甄子洋.预见控制理论及应用研究进展.自动化学报,2016,42(2):172−188DOI10.16383/j.aas.2016.c150408Research Development in Preview Control Theory and ApplicationsZHEN Zi-Yang1Abstract Preview control can improve control system performance by utilizing future desired or external disturbance information.Therefore,more and more applications are seen in various real engineeringfields,attracting a wide spread attention of researchers.This article comprehensively overviews the preview control research achievement since1960s, and especially introduces the theoretical research progress of linear optimal preview control,linear robust preview control and nonlinear preview control.Furthermore,the application developments of preview control in vehicle active suspension systems,electromechanical servo systems,robots,aircraft and power generation systems are summarized.Finally,the research achievements of the preview control are summarized,and the main problems in researches are discussed to forecast the future development direction.The author hopes to promote the integrated development of the theory and applications of the preview control.Key words Research development,preview control,optimal control,robust control,vehicle active suspension system, robot,aircraftCitation Zhen Zi-Yang.Research development in preview control theory and applications.Acta Automatica Sinica, 2016,42(2):172−188现实中有很多问题具有不确定性,比如天气、生物寿命、比赛结果、股票和汇率等,我们往往通过预测未来情况来决定当前行为.然而,现实中同样有很多问题,未来信息通常完全或部分已知,比如车辆行驶路径和视野内路况、飞行器预定飞行航线、机床加工轨迹乃至社会、经济和人生的未来发展预定目标等,我们常常根据既定目标、已知干扰等未来信息来决定当前行为.最直接的例子就是,驾驶员开车时通过观察前面道路信息(包括目标轨迹、已知路况等),提前操纵方向盘、油门、刹车,才能控制汽车平稳、快速行驶,避免急刹、紧急打方向盘等问题.这就体收稿日期2015-06-29录用日期2015-10-19Manuscript received June29,2015;accepted October19,2015国家自然科学基金(61304223,61473144),教育部高等学校博士学科点专项科研基金(20123218120015)资助Supported by National Natural Science Foundation of China (61304223,61473144)and Specialized Research Fund for the Doctoral Program of Higher Education(20123218120015)本文责任编委谢永芳Recommended by Associate Editor XIE Yong-Fang1.南京航空航天大学自动化学院南京2111061.College of Automation Engineering,Nanjing University of Aeronautics and Astronautics,Nanjing211106现了预见控制(Preview control)的思想,即结合了根据未来信息实施的超前控制和当前信息实施的反馈控制,而传统控制通常仅利用当前信息进行反馈控制,如同驾驶员看着后视镜驾驶,势必影响动态响应性能.预见控制的思想最初起源于20世纪60年代.美国麻省理工学院著名教授、国际上机器人与远程控制领域的先驱Sheridan于1966年率先提出预见控制的三种模型[1].美国学者Bender 于1968年提出了用于车辆悬挂系统的线性最优预见控制[2].日本学者Ichikawa等于1969年提出了利用目标值改善系统跟踪性能的预见控制方法[3].此后经过五十年的发展,预见控制的设计方法经历了卷积和微分方程法(1960∼1970)、动态规划方法(1970∼1980)、最优与鲁棒控制理论(1980∼2000)、非线性与智能控制理论(2000∼今)等发展过程,并在汽车、机器人、飞行器、机电伺服系统、发电系统等领域得到了广泛的应用研究[4].控制是一种决策,决策则离不开信息,预见控制2期甄子洋:预见控制理论及应用研究进展173是一种未来信息前馈补偿加上当前信息反馈控制的方法.更准确地说,预见控制是一种利用已知期望目标和干扰信息来改善系统动态响应,抑制外界扰动,提高系统跟踪精度的控制方法,特别适用于未来控制目标和干扰等信息已知的系统,尤其对解决非最小相位系统控制问题有其独特的优势[4].正因为具备这一独特优点,预见控制理论研究及应用正日益得到国内外研究者们的广泛关注.基于线性二次型(Linear quadratic,LQ)理论的预见控制最早是1970s提出的,目前仍是预见控制理论中最重要且应用最广泛的方法,因此最优预见控制也属于最优控制理论范畴.最优预见控制与LQ最优跟踪控制的相同之处在于都需要利用未来信息,不同之处在于前者是滚动时域内的局部最优化,属于在线规划,而后者是整体时域内的全局最优化,属于离线规划.预见控制与工业过程控制领域广泛应用的预测控制既相似又有区别.相似之处在于它们都是利用了未来信息作为前馈,都以性能指标最小化为控制目标.区别之处在于:1)前者可以直接利用可预见的系统未来信息,而后者则是通过预测模型预测系统未来信息;2)前者一般假设对象模型已知,而后者对模型精度要求不高,有在线校正模型参数功能;3)前者一般用全状态反馈控制结构,而后者更多是输出反馈控制结构;4)前者适用于模型已知、动态响应速度要求较快、未来信息已知的系统,而后者更适用于模型不精确、具有受约束和非线性等特性的系统.因此,两者各具优点,两者结合也具有很好的互补性.本文目的是将众多研究者在IEEE Transac-tions on Automatic Control、Automatica、IEEE Conference on Decision and Control、《自动化学报》等国内外重要期刊和会议上发表的分散成果,从理论和应用角度进行系统地总结和提炼,以形成一套较完整的预见控制理论并促进应用的发展.本文内容如下:首先从理论角度概述预见控制的发展现状;其次从应用角度概述预见控制的发展现状;最后对预见控制的研究进行总结,并对未来发展方向进行展望.1预见控制的理论研究进展下面首先概述对预见控制起到奠定性作用的早期文献成果,然后重点概述典型预见控制理论研究的发展状况.1.1早期研究概述Sheridan在1966年首次探讨了人类智能或人工智能控制器响应的描述和预测方法,该智能系统特点在于实际输入为有限预见,并且连续目标值视为非均匀重要性,提出了三种预见控制模型:1)扩展线性卷积模型;2)控制元件被控对象动态过程快速试验模型,实质上是一种快速迭代预测与实时控制模型;3)基于动态规划思想的预见区间最优轨迹迭代计算模型[1].随后,Bender于1968年应用连续时间维纳滤波原理解决了一类线性预见控制问题,并应用于车辆悬挂系统[2].日本国内自1960s开始,对预见控制理论和应用展开了许多研究,Hayase等将预见信息引入到控制系统中,提出了最优性能指标下的预见控制方法[3].然而,它要求车辆加速度与跟踪轨迹之间的传递函数不稳定,这在实际中并不可行.Tomizuka于1973年在博士论文中提出了LQ最优预见跟踪控制问题,然而需要建立的增广模型状态维数随着预见步数增加而增加,使得高维Riccati方程求解很困难.随后他于1975年利用动态规划方法解决了连续线性系统的无限预见最优跟踪控制问题,同年也解决了离散线性系统的无限预见最优跟踪控制问题[5−6].Miller于1976年提出了针对无限预见最优控制问题的有限预见近似最优控制方法[7].Balzer于1981年解决了干扰有限预见下的离散线性系统最优控制问题,并应用于车辆悬挂系统[8].Katayama等于1985∼1987年应用线性二次型积分技术解决了离散线性系统和连续线性系统的最优预见控制问题,该控制器结构包括带积分状态反馈项和预见前馈项,并应用于伺服系统[9−10].Sternad等于1988年基于多项式线性二次型高斯(Linear quadratic Gaussian,LQG)方法设计干扰可预见的最优前馈控制器以抑制系统扰动,并首次应用于非最小相位系统[11].而Trudnowski 等于1989年验证了预见信息在有限整定时间系统中的作用[12].归纳起来,早期出现的预见控制主要基于滤波理论[2]、状态空间方法[5−6]、多项式LQ方法[11,13]、矩阵分式LQ方法[14−16]等,通常以LQ函数作为性能指标函数,而文献[12]则基于其他的关于输出的函数,文献[17]则以最小l1、l2、l∞范数跟踪误差作为性能指标函数.虽然多数成果是针对单输入单输出(Single-input single-output,SISO)系统,而且往往针对目标值或者干扰值为阶跃函数的情形,但是早期的研究成果奠定了预见控制在最优控制范畴内的重要地位,也为20世纪90年代开始的预见控制理论研究高潮奠定了基础.1.2线性最优预见控制研究离散域和连续域的线性最优预见控制理论已比较成熟,下面概述一些重要的研究成果.174自动化学报42卷1.2.1离散域最优预见控制线性最优预见控制问题的离散域方面,土谷武士、江上正、廖福成、谭跃钢等在20世纪80年代开始深入研究[18−24],提出了离散型线性最优预见控制的三种设计方法[18]:偏微分最优化法、扩大误差系统法和逐次最优化法.其中,偏微分最优化法先假设控制律形式再求得性能指标函数的极小点;扩大误差系统法把最优预见控制问题转化为最优调节问题来求解;而逐次最优化法则利用最优性原理.三种方法设计的控制系统结构基本相同,且理论推导与设计过程都显得比较复杂.线性最优预见控制系统基于误差系统方程设计,其基本结构如图1所示,主要由如下四部分组成:状态反馈器、目标前馈补偿器、干扰前馈补偿器以及积分环节.图1传统最优预见控制系统Fig.1Traditional optimal preview control system定理1[18].离散时间线性定常系统的状态空间模型为x (k +1)=Ax x (k )+Bu u (k )+Ed d (k )(1)y (k )=Cxx (k )(2)构造如下误差系统x (k +1)=Axx (k )+B ∆u (k )+E ∆d (k )+F ∆y ∗(k +1)(3)e (k )=Cxx (k )(4)假设未来k +1∼k +k f 时刻的目标值和k ∼k +k f −1时刻的干扰值均已知,定义预见控制LQ 性能指标函数J =k f j =1[ e (k +j ) 2Q e + ∆u (k +j −1) 2R ](5)式中,Q e ,R 为对称正定权重矩阵,k f 为预见步数,基于三种求解方法,求得最优控制增量序列为∆u (k )=F x x (k )+k f j =1F y ∗(j )∆y ∗(k +j )+k f j =1F d (j −1)∆d (k +j −1)(6)式中,F x 为状态反馈矩阵,F y ∗为目标预见前馈矩阵,F d 为干扰预见前馈矩阵.该预见控制系统的特点在于[18]:1)具有内模原理;2)闭环系统极点由反馈项决定,前馈项用于改善系统的相位特性;3)当控制能量权重趋于零时,性能指标评价值渐近趋于零.随后,廖福成课题组进一步将最优预见控制推广应用于多重采样离散线性系统[25−29]、状态或输入时滞离散线性系统[28−33]、离散广义线性系统[33−34].以上研究采用了扩大误差系统法,把多重采样系统转化为单一采样系统,把时滞系统转化为一般系统,把广义系统的预见控制问题转化为广义系统的最优控制问题,得以解决.近年来,甄子洋、王志胜等提出了一种新的离散时间最优预见控制设计方法:信息融合估计法[35−38].信息融合估计主要利用多源信息来估计未知量,它是信息融合领域的重要理论基础.控制、估计等都属于决策问题,利用对象动态方程约束信息、输出测量信息、未来预见信息、二次型性能指标约束信息等有用信息,基于融合估计理论,求取控制序列的最优估计,即为信息融合预见控制.其基本原理结构如图2所示,主要由两部分组成:协状态融合滤波器和控制量融合估计器.图2信息融合预见控制系统IFig.2Information fusion preview control system I定理2[36].针对离散时间线性系统的LQ 最优预见控制问题,基于信息融合估计理论,求得控制量融合估计为ˆu(k )=[R +B T P −1(k +1)B ]−1B T P −1(k +1)·[ˆx(k +1)−Ax x (k )−Ed d (k )](7)且协状态融合滤波方程为2期甄子洋:预见控制理论及应用研究进展175ˆx(k +j )=P (k +j )A T [P (k +j +1)+BR −1B T ]−1·[ˆx (k +j +1)−Ed d (k +j )]+P (k +j )C T Qyy ∗(k +j )(8)P −1(k +j )=C T QC +A T [P (k +j +1)+BR −1B T ]−1A(9)信息融合预见控制经过进一步转化,可得到传统预见控制类似的结构形式,如定理3和图3所示.图3信息融合预见控制系统IIFig.3Information fusion preview control system II定理3[36].针对上述离散时间线性系统的最优预见控制问题,得到信息融合预见控制律的另一种形式为∆ˆu(k )=K x x (k )+k f j =1K y ∗(k +j )y ∗(k +j )+k fj =1K d (k +j −1)d (k +j −1)(10)式中,K x 为状态反馈矩阵,K y ∗为目标前馈矩阵,K d 为干扰前馈矩阵.若把当前参考输入或期望输出当作是未来所有时刻的预见信息,则信息融合预见控制还可以推广应用于伺服跟踪控制问题[39]、解耦控制问题[40]、最优调节与跟踪系统问题[41−43],这也证实了预见控制与最优控制、跟踪控制的同一性.概括来讲,信息融合预见控制与传统预见控制的异同之处在于:1)前者既可以基于误差系统设计,也可以基于原系统设计,后者通常采用误差系统设计.基于原系统设计的信息融合预见控制因为矩阵维数降低,使得结构更加简单,计算量更小.2)前者基于信息融合估计理论,推导过程简便且物理意义明确,因为它定义了信息量来表征未来预见信息的权重和作用大小,而后者基于经典数学方法设计,缺乏清晰的物理概念.3)两者的渐近特性具有相同的结论,即在控制无约束情况下,LQ 最优预见性能指标都趋近于零,即完全消除干扰的影响,达到无静差跟踪;同时,两者的最优性能指标、状态反馈系数、预见前馈系数以及脉冲转递函数阵的渐近值均相同[36].实际应用中由于控制量受限的原因,无静差跟踪往往难以达到.信息融合预见控制系统的稳态误差是控制矩阵K x ,K y ∗,K d 的函数,而这些参数又由预见步数K f 和权重矩阵Q 、R 完全确定,即影响信息融合预见控制的重要参数实质上是K f ,Q ,R .预见步数的增加能提高控制系统的响应速度,减小稳态跟踪误差并趋于零,且在系统动态调节过程中的控制能量要小些[36].通过对线性系统控制的结果显示,性能指标函数值随着预见步数的增加单调递减,直至收敛到定值,表明随着预见步数的增加,性能指标迅速减小并趋于定值,反映了较近未来信息对提高控制性能的作用较大,而较远的未来信息的作用较小,最终信息量趋于饱和[36,44].因此,在满足性能要求前提下,预见步数取较小值即可,以避免计算量随预见步数的增加而增大.权重矩阵具有相对关系,Q 越大,控制精度越高,但是控制能量消耗越大,所以它们的选取需要充分考虑控制受限问题,通常固定一个权重矩阵,调节另一个权重矩阵,且都选取为对角矩阵.因此,如何选取控制参数K f ,Q ,R 使得预见闭环系统的稳态误差为极小的问题,可定义为预见控制系统设计的逆问题,可考虑用梯度法或智能优化算法来迭代求解.1.2.2连续域最优预见控制连续时间预见控制系统的结构如图4所示,与全信息控制系统相似,即都是将外部输入(包括参考输入、外界干扰)和系统状态作为控制器的输入,区别在于前者的外部输入在未来h 时间段内是可预见的,而且控制器利用了未来所有预见信息.图4中采用了对外部输入延时的等效方式,避免了时延算子给控制器设计带来的麻烦.图4连续型最优预见控制系统Fig.4Continuous optimal preview control system设连续时间线性系统状态空间模型为176自动化学报42卷˙x(t)=Ax x(t)+B1w(t)+B2u(t)(11)y(t)=Cx x(t)+Du u(t)(12)定义无限时域LQ性能指标函数J=∞x T(t)Qx x(t)+u T(t)Ru u(t)d t(13)则通过引入一个预见信息积分补偿器,与原系统构成一个增广系统,基于算子Riccati方程最小化指标函数,得到最优控制律为[45]u(t)=−R−1B T2[Mx x(t)+he(A−B2B T2M)TβMB1w(t+β)dβ](14)式中,M为代数Riccati方程的稳态解,h为干扰预见时间.还可以进行初始状态不确定下的最差情况计算分析.定义表征外部输入w与输出y之间的H2性能函数为γ=∞tr(F T(t)F(t))d t(15)式中,F(t)为系统脉冲响应矩阵.最小化该函数,求得如下H2预见全信息控制律[46]u(t)=−B T2[Mx x(t)+he(A−B2B T2M)TβMB1w(t+β)dβ](16)而H2函数的极小值与微分Riccati方程的稳态解有关.该控制律包含状态反馈项和预见前馈项,对比式(14)和式(16)发现,文献[45]中的控制律比文献[46]增加了控制能量加权矩阵R作为调节参数.然而,文献[45]和文献[46]都是带预见信息的最优调节器问题.对于连续线性系统(A,B,C)的最优跟踪控制问题,定义如下有限时域LQ性能指标函数J=12e T(tα)e(tα)+12tαt0[e T(t)Q e e(t)+x T(t)Q x x(t)+u T(t)Q u u(t)+˙u T(t)R˙u(t)](17)构建一个引入误差信号、预见信号的增广系统,将最优跟踪问题转化为最优调节问题,利用极小值原理,求得最优预见跟踪控制律为[47]u(t)=−f−1(t)·Tt0f(σ)R−1[p T13(σ)e(σ)+p T23(σ)x(σ)+[00I]·tαΛ(σ+h)σΦ(σ,τ)P(τ)D˙y∗(τ)dτ]dσ(18)式中,相关变量定义参考文献[47].文献[48]进一步研究了连续线性系统的H2前馈干扰抑制问题.针对含多输入输出时延的连续线性系统的H2预见控制问题,则采用类似方法将其转化为LQ问题,再利用最优性原理来求解[49].文献[46]、文献[48]和文献[49]的共同点在于:将优化时间区间划分为标准无限时域LQ问题和非标准有限时域LQ问题,其中,无限时域部分等同于最优控制状态反馈项,有限时域部分采用了极小值原理,其结果等同于最优控制器的有限脉冲响应部分.这种分割优化区间的思想来源于基于间隙度量的鲁棒控制理论[50].然而,上述方法需要求解一个微分Riccati 方程,未能清晰表述预见时间对H2性能的影响.为此,文献[51]提出了针对连续时间系统在单输入、多输入、多预见时间情形下的多种H2预见控制算法,其中多输入多预见时间下的预见控制系统结构分别如图5所示[51].图中,Λ=diag{e−sh1,···,e−sh nw}.图5多输入多预见时间H2预见控制系统Fig.5Multiple input multiple preview time H2previewcontrol system文献[51]方法相比于文献[46]、文献[48]和文献[49]方法,具有如下优点:1)它只需求解Lya-punov方程,比求解Riccati方程更加简单,从而减少了计算量;2)它给出了预见信息、预见时间对H2性能影响的解析表达式,并且得到了无限时间预见信息下的最佳性能值;3)它还能处理多预见时间情形,这在其他文献中均未涉及.上述方法都是解决外界干扰到系统输出之间的H2函数最小化问题,H2预见调节器实质上是干扰补偿问题,而未能对H2预2期甄子洋:预见控制理论及应用研究进展177见跟踪控制问题进行深入研究.并且,可预见干扰形式多为δ函数形式.文献[46]、文献[48−49]研究的问题也被称之为单边模型匹配问题(One-side model matching problem).而双边模型匹配问题,即给定真有理传递函数矩阵G1,G2,G3,常数h,寻找K∈H∞,最小化H2范数 T 2,且T=e−sh G1−G3KG2∈H2∩H∞(19)当G2=G3=I时即为单边模型匹配.双边模型匹配问题在实际应用中经常遇到,主动悬挂系统就是一个典型实例.然而,近年极少有关于含预见信息的双边模型匹配问题得到研究,文献[52]进行了这方面的首创工作,并获得了最优解和最佳性能值.但是该最优解需要求解两个带约束矩阵Sylvester 方程和两个代数Riccati方程,计算比较困难,而且Riccati方程无法保证有稳定解.同时,该方法基于传递函数矩阵设计,而非基于状态空间模型设计.非最小相位特性在实际系统中比较常见,如机器人、飞行器等.非最小相位零点在系统带宽增大的时候会引起闭环灵敏度函数出现大的峰值,导致系统带宽受限制、跟踪精度不能任意小.而仅仅采用反馈控制难以实现完全跟踪,非因果稳定逆理论给解决这一问题提供了可行方法,该理论依赖于未来期望轨迹,由于在线计算量较大导致难以应用.预见控制能够改善非最小相位零点系统的控制器带宽,为此,文献[53]和文献[54]提出了预见稳定逆(Preview-based stable-inversion)方法,给出了逆输入与未来期望轨迹之间的定量关系,使稳定逆方法在非最小相位系统中应用变得可行,也证明了只要有足够的预见时间,系统跟踪精度能够达到任意小.然而,该方法对系统的不确定性和动态变化比较敏感.而文献[55]专门研究了反馈控制下系统跟踪性能的受限问题,利用最优插值方法(Optimal interpolation approach)定量分析了预见控制对改善系统跟踪性能的作用,从而验证了预见控制在非最小相位系统中的独特优势.综上所述,线性最优预见控制的研究成果主要集中在精确建模、状态反馈控制和无约束条件基础上,如何将其推广应用于模型难以精确建立的情形以及输出反馈控制、状态/输入受约束控制等复杂问题,是未来值得研究的重要方向.1.3线性鲁棒预见控制研究近年来,线性鲁棒预见控制问题得到深入研究,尤其是鲁棒H∞预见控制问题.离散域的鲁棒H∞预见控制问题,主要采用博弈论方法解决[56−61],而离散域的鲁棒LQ预见控制则主要采用线性矩阵不等式(Linear matrix inequality,LMI)方法解决[62−63].连续域的鲁棒H∞预见控制有如下几种解法:1)博弈论和鞍点方法,通常需要求解Ric-cati方程[64−68];2)函数解析(Functional-analytic)法,它将问题转化为无限维形式加以解决[69−70];3) Hamilton矩阵方法,通常也需要求解Riccati方程[71−75];4)基于双侧拉普拉斯变换的传递函数方法,因为预见实质上是一种无限维系统,将H∞优化预见问题可以转化为因果和有限维H∞优化问题得以解决[76].且前三种方法都是基于状态空间模型,第四种方法基于传递函数.1.3.1离散域H∞预见控制参考输入或期望输出这一目标信号的跟踪问题一直是控制理论的基础问题,也是应用最为广泛的实际问题.若要实现最优跟踪,需要利用目标信号的未来值.起初H∞跟踪控制只是把目标信号当作扰动,因此很少关心该信号的作用,更不会用它的预见信息,直到提出了针对连续时间线性系统的利用未来参考输入的H∞跟踪控制方法.受此启发,文献[56−57]将其推广于离散时间线性系统,并针对已知控制时域内所有目标值、仅仅已知当前目标值、已知预见窗口目标值三种情形,基于博弈论分别设计了H∞鲁棒跟踪控制器.上述研究都是针对确定性线性系统,随后该课题组利用同样方法,解决了系统参数存在范数有界不确定性的线性时变系统的H∞跟踪控制问题[58].然而该方法无法应用于参数在不确定区间非一致性分布的情形,而且它假定参数输入信号是L2信号,也将H∞-Riccati方程存在半正定解作为前提条件,显得较为苛刻.上述前提条件对于追求鲁棒LQ性能的离散时间多面体不确定系统则往往是失效的,因为这类系统采用LMI方法分析鲁棒性能,而LMI条件无法转化为Riccati方程.此时,可以构造增广系统将带积分鲁棒预见跟踪控制问题转化为鲁棒LQ调节器问题,得到的控制器结构也包含预见前馈补偿器、状态反馈控制器和积分环节[62].随后,文献[63]将该方法应用于带执行器故障的离散时间多面体不确定系统中.由于系统参数不确定性通常建模为白噪声随机过程,这在现实中也普遍存在.增益调度方法在调度参数受到测量噪声污染时也是如此.文献[59]利用文献[57]中的博弈论方法,针对带乘性噪声多变量离散时间线性系统,就同样的三种不同预见信息模式,分别设计了状态反馈H∞预见跟踪控制算法.预见跟踪控制问题本质上可以理解为固定时滞平滑问题(Fixed-lag smoothing problem)的对偶问题.在预见跟踪控制问题中,预见信息被描述为外部输入的一种延时,此时全状态包含了系统状态和。
目标跟踪中的智能算法研究
目标跟踪中的智能算法研究在当今科技飞速发展的时代，目标跟踪作为计算机视觉领域的一个重要研究方向，具有广泛的应用场景，如智能监控、自动驾驶、人机交互等。
而智能算法在目标跟踪中的应用，更是为提高跟踪的准确性和实时性提供了有力的支持。
目标跟踪的基本任务是在连续的图像序列中，确定目标的位置、大小和姿态等信息，并随着时间的推移持续跟踪目标的变化。
这看似简单的任务，实则面临着诸多挑战。
例如，目标的外观变化、光照条件的改变、背景的复杂干扰、目标的遮挡以及快速运动等，都可能导致跟踪的失败。
为了应对这些挑战，研究人员提出了各种各样的智能算法。
其中，基于特征的算法是较为常见的一类。
这类算法通过提取目标的特征，如颜色、形状、纹理等，并在后续的图像帧中进行匹配和跟踪。
例如，颜色特征是一种直观且易于计算的特征，但它容易受到光照变化的影响。
而形状特征相对更稳定，但对于形状复杂的目标可能提取难度较大。
纹理特征则在处理具有重复模式的目标时表现出色，但计算复杂度较高。
另外，基于模型的算法在目标跟踪中也有重要的应用。
这类算法通常为目标建立一个数学模型，然后通过不断更新模型参数来适应目标的变化。
例如，卡尔曼滤波算法就是一种基于模型的方法，它通过预测和更新目标的状态来实现跟踪。
然而，这种算法在处理非线性和非高斯系统时存在一定的局限性。
近年来，深度学习算法在目标跟踪领域取得了显著的成果。
深度学习模型，如卷积神经网络（CNN），能够自动从大量的数据中学习到有效的特征表示，从而提高跟踪的性能。
通过使用深度神经网络，我们可以对目标的外观进行更准确的建模，从而更好地应对目标的各种变化。
在实际应用中，不同的智能算法往往需要结合使用，以充分发挥各自的优势。
例如，在跟踪过程中，可以先使用基于特征的算法进行初步的定位，然后利用深度学习算法进行更精确的跟踪和识别。
然而，目标跟踪中的智能算法仍然面临一些问题。
首先，算法的计算复杂度较高，难以满足实时性的要求。
一种基于预测策略的目标跟踪算法研究
目标信号的强度是随着传输距离的增加而呈指 数衰减的 ８． ］当目标进入监控 区域后 ， 节点 在 ｔ 时 刻 的采样信号强度值 ｅ ｔ可用式（ ） ） （ １ 所示 ：
ｅ ｔ ：ｓｄ。ｔ ＋ ｉ ） ・ （ ） ｎ （ （） １
式 中：是 目标信号源的强度 ； 是信号强度的衰减指 ｓ Ｏ ｔ 数 （ｌ Ｏ约等 于 ２ ； ｔ是 ｔ ）ｄ（） 时刻 节点 ｉ 与跟 踪 目标之
法 ． 本思想 是 ： 基 跟踪 节点 检测 到 目标 强度 值相互 之
间的比值之和作为加权质心定位算法 的加权值。具
激 活相应邻居 簇头节点
成功 ＼ 跟踪
， 墨
体 表述 为 ： 目标 在 ｔ 设 时刻 的位 置为 Ｌ ， ， 时 （ Ｙ）此
／
Ｉ 否
监控区域有 ｎ 个参考节点 （ ＞３ ， ｎ ）这些节点的坐标 １ 分别为 ｛ ， ） （ ， ） ， ） ， 时刻这些节 （ Ｙ ， Ｙ …（ Ｙ ｝ｔ ： 点检测 到 的 目标信 号强 度分 别为 ｅ（） ｅ（） ｔ ， ｔ … ｅ（） ｔ。根据检测 到的 目标信 号强度对跟踪节点进 行 从大 到小 排序 ， 并选 取 前 后个 （ ≤６ 跟 踪 节 ３≤ ）
ｃ ｎｒｉ ｏ ａｉａｉｎ ａｇ ｒ ｈ ｂ ｓｄ ｏ ｅｅ ｔ ｎ ｓｇ ａ ｓｒｎ ｈ Ｔ ｅｃｕ ｔｒｈ ａ ｏ ｅｐｅ ｉｔ ｅｆｔ ｒ ｏｅ ａｔ ｅ ｔｏｄ ｌｃ ｌ ｔ ｌｏｉ ｍ ａ ｅ ｎ ｄ ｔｃｉ ｉｎ ｌ ｔｅ ｇ ． ｈ ｌ ｓ ｅ ｄ ｎ ｄ ｒｄｃｓｔ ｕ ｅｆｒ ｃ ｓ ｚ ｏ ｔ ｏ ｔ ｅ ｈ ｕ ｇ ａ ｏｉｏ ｃ ｏｄｎ ｏｔｅｔｒｅ’ ｋ ｏ ｎ ｐ ｓｔ ｎ ｉｆｒ ｔ ｎ Ｔ ｅ ｒｓ ｌ ｅ ｎ ｔ ｔ ｔａ ｈ ｍｐ ｏ ｅ ａｇ ｔ ｏ ｌｐ ｓｔ ｎ ａ ｃ ｒ ｉｇｔ ｈ ａｇ ｔ ｎ ｗ ｏ ｉｏ ｎｏｍａｉ ． ｈ ｅ ｕｔ ｄ ｍｏ ｓｒ ｅ ｈ ｔｔｅｉ ｒｖ ｄ ｔｒｅ ｉ Ｓ ｉ ｏ ｓ ａ
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Preview Predictive Control for a Class of Following Systems
WU Hai and ZONG Ming
( Institute of Control & System Engineering , Shenyang University of Technology · Shengang, 110023 , P . R. China)
[ 3] [2 ] [ 1]
存在 , 例如工件切削深度的变化 、材质不均 、 机床本 身的非线性等[ 7] . 预测控制是 70 年代后期出现的一类新型计算 机控制算法[ 8] , 它在工业过程控制中显现出良好的 控制性能 , 它的滚动优化 、 反馈校正策略使系统品质 具有鲁棒性 . 对于目标轨迹部分已知的跟踪情况 , 如 果直接应用预测控制 , 而不考虑变化规律已知的输 入 , 把它当作不可知干扰用反馈形式加以校正 , 显然 是不合理的 ; 因为反馈校正只有当误差产生后才能 起作用 , 带 有一定的被动性 , 延长了系 统的动态过 程. 而且采用非因果关系的误差预报和校正 , 不能充 分利用这部分误差产生的因果信息 . 本文提出了一种预见预测控制算法 , 它克服了 两者的不足 , 适用于一类未来轨迹 已知( 或部分已 知) 的跟踪控制
535
2 系统与预见控制设计( System and preview control design)
被控对象用状态方程表示即为 x( k +1)= Ax ( k )+Bu( k) , y( k )= Cx ( k) . 定义误差信号为 e( k )= R ( k )- y ( k) , 其中 R ( k )为理想轨迹 . 写出扩展误差系统 e( k +1) Δx ( k +1) = Im 0 -B B 或写成 X 0( k +1)= Υ X 0 +G Δu( k )+ GR ΔR ( k +1) . ( 3b) 对于( 3) 式 , 设未来 P 步的轨迹 R ( k) …R ( k +P)已 知 , 取性能指标 J =
( 1)
( 2)
-CA A
e( k) Δx( k) Im 0
+
Δu( k )+
ΔR ( k +1) , ( 3a)
k) QX 0( k )+Δu T( k) H Δu( k) ] , 0( ∑ [ XT ( 4)
∞
其中 : Q — 半正定矩阵 , H — 正定矩阵 ; 我们取 1 Q = 0 0
吴 海 宗 鸣
于锡存 徐心和
摘要 : 在数控加工 、机器人焊切割等一 类应用的轨迹跟踪问题中 , 未来目标轨迹信息对于提 高跟踪精度具有十 分重 要的意义 . 本文提出的预见预测控制算法 , 充分利用 未来信 息 , 能够克服 模型误 差等干 扰 . 仿 真结论 表明该 方 法能够大幅度提高系统的跟踪精度 , 说明了该方 法的有效性和实用性 . 关键词 : 预测控制 ;预见控制 ; 跟踪误差 ;CNC 机床 文献标识码 : A
3 预见预测控制器的设计( Design of preview predictive control)
对象的输入通常可分为两类 . 一类是可控输入 ,
=
. y pre( k +p)
536
控制理论与应用
18 卷
P 为优化时域( 即为已知轨迹步长) , M 为控制量的变 化次数 , W 为阶跃响应系数 wi 组成的 P ×M 维动态矩 阵 , 一般规定 M ≤ P ≤ N , 取 K 时刻的性能指标为 : minJ ( k) =‖ R P( k) y PM( k) ‖2 k) ‖2 Q +‖ΔuM( H , 其中 R P( k )=[ R ( k +1)… R ( k + P) ] , Q = diag( q1 … qP ) , H = diag( h 1 … hM) . 在不考虑约束条件的情况下 , 可得控制向量 : Δu M( k )=
1 引言( Introduction)
在高档数控机床 、 机器人弧焊装置 、 汽车悬架控 制等一类应用中 , 曲线的跟踪控制具有其特性 , 即轨 迹部分已知 、 或全部已知 . 这使其控制器的设计 , 也 有别于通常意义下的跟踪控制 . 因为已知的目标轨 迹是提高控制精度的重要信息 . 这一类控制定义为 预见 控 制 ( preview control ) 或 前 瞻 控 制( lookahead control) . 预见控制思想 , 源于 T . B. Sheridan 1966 年提出 三种预见控制的模型 . Bender 应用 Wiener 滤波原 理解决了一类预见控制的问题 , 并应用于汽车悬架 控制
2001 年 8 月
第 18 卷第 4 期
控制理论与应用 CONTROL THEORY AND APPLICATIONS
Vo1 . 18 , No . 4 Aug . , 2001
文章编号 : 1000 -8152( 2001) 04 -0534-05
一类跟踪系统的预见预测控制算法的研究
( 沈阳工业大学自动控制与系统工程研究所·沈阳 , 110023) ( 东北大学控制仿真研究中心·沈阳 , 110006)
[ 9 ～ 12 ]
. P. K. Kulkani 研究了有限预见系统的优化控
制 . E. Mosca 等归纳了确定性系统线性二 次型预 见跟踪控制问题 . 预见控制的应用通常基于优化控 制理论
[ 4]
, 本文作者基于轮廓误差概念提出了机床
[ 5 , 6]
. 在本文的第二部分 , 讨论最优
进给伺服系统的预见控制 , 它在原有闭环系统中用 作前馈控制 , 用来改变系统的动态响应 , 这种方 法的缺点是在系统存在模型误差和外界干扰的情况 下的鲁棒性差 . 这种情况在机床加工等应用中普遍
d T[ RP ( k )-y P0 ( k )- y pre P ] . 其中 P 维行向量 : T T d T = cT WT QW +H ) W Q 0( c 0 =[ 1 0 … 0] , d T 可 以一 次 离线 计 算 . 则 应 用即 时 的控 制 增 量 Δu ( k) , 在其作用下的输出预测值为 y N 1( k )= y N 0( k )+w Δu ( k) . 反馈校正是预测控制中用以消除模型失配 、环境干 扰的重要方法 . 因为实际测量值 y ( k +1)与模型预 测输出 y N 1( k +1 |k ) 之间存在误差 e( k +1)= y ( k +1)-y N 1( k +1 |k ) . 采用加权的方法 , 修正对未来输出的预测初始值 : y cor( k +1)= y N 1( k )+he ( k +1) , 其中 y cor( k +1 |k +1) y cor( k +1)= y cor( k +N |k +1) 校正向量 h = h[ h 1 … hN ] T , 并定义位移矩阵 : 0 S = 0 0 测值 : y N 0( k +1)= S y co r( k +1) . 整个控制过程就按这种预见控制结合反馈校正的滚 动优化方式反复进行 . 0 … 0 0 1 1 1 0 , .
YU Xichun and XU Xinhe
( Institute of Control &Simulation , Northeastern University · Shenyang , 110006 , P . R. China)
Abstract :Future information is very important to improve following accuracy in a class of computerized numerical control)machining , welding . A novel preview predictive control is proposed , to make the best use of future trajectory information .Meanwhile overcome modeling error and disturbance . Simulation shows the new method can improve system following accuracy distinctly . Key words :predictive control ; preview control ;following error ; CNC lathe
P
0 0 …
…
0 0 ,
[7 ] 这里我们基于动态矩阵控制( DMC) 实现 PPC
…
( preview predictive control) 控制 . 系统的阶跃响应矩 阵定义为 : w =[ w0 , w1 , … , wN ] T . 它可由系统的阶 跃响应得到 , 该矩阵 构成 DMC 的 预测模型 , N 是阶跃响应的截断点 , 称为建模时域 长度 , N 的选择应该使过程响应值接近其稳态值 , 即 wN = w ∞ . 由初始预测值 y P0( k )利用预测模型 , 得 到 Δu pre 和控制增量 ΔNM 共同作用下 p 个时刻的预 测值 y PM . 得到 y PM( k )= y P0( k )+ A ΔuM( k )+y pre P , yM( k+ 1| k) y PM( k )= 其中 : w1 W = wM wP y pre( k) … w1 … wP -M+1 ,
pre yP
以使跟踪误差 e 最小 . 根据最优控制原理 Δu pre( k )= 其中 F 0 =-[ H +G PG]