時間：2023-02-23 22:16:00
開篇：寫作不僅是一種記錄，更是一種創(chuàng)造，它讓我們能夠捕捉那些稍縱即逝的靈感，將它們永久地定格在紙上。下面是小編精心整理的12篇計算機控制論文，希望這些內(nèi)容能成為您創(chuàng)作過程中的良師益友，陪伴您不斷探索和進步。
論文摘要：網(wǎng)絡(luò)與控制的學科交叉研究與產(chǎn)品的研發(fā)是我們面臨的一個機遇與挑戰(zhàn)。在網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)和網(wǎng)絡(luò)的控制中都有不少問題可研討。
二十年前,面對計算機與控制交叉發(fā)展的機遇與挑戰(zhàn),中國計算機學會工控機專委會(其前身:中國電子學會電子計算機專業(yè)委員會工業(yè)計算機學組)誕生。二十年后的今天,我們又面臨新的機遇與挑戰(zhàn),其特征之一就是,信息科學技術(shù)快速發(fā)展所引發(fā)的計算網(wǎng)絡(luò)與控制科學技術(shù)的交叉發(fā)展,本文簡稱為“網(wǎng)絡(luò)控制”對此#已有不少論述。本文只是簡要討論一些看法。
1網(wǎng)絡(luò)控制的機遇
近年來信息科學技術(shù)與信息產(chǎn)業(yè)的發(fā)展十分迅猛，新思想、新技術(shù)相繼問世，網(wǎng)絡(luò)方面的新技術(shù)和產(chǎn)品迅速進入市場。而在經(jīng)歷一個大發(fā)展后，自動化及控制理論在其發(fā)展中也出現(xiàn)一此“困惑”，各國均十分關(guān)注自動化科學與技術(shù)面臨的機遇與挑戰(zhàn)。1986年IEEE與美國國家基金委專家高峰會發(fā)表“對控制的挑戰(zhàn)”一文;1990-1993年IFAC組織了“控制在工業(yè)中的應(yīng)用而臨計算機的挑戰(zhàn)”調(diào)研……我國也十分重視這個問題:1999年宋健在IFAC大會報告:21世紀的控制;2002年中國國家自然科學基金委召開“中國自動化領(lǐng)域發(fā)展戰(zhàn)略高層學術(shù)討論會”在這此討論中，信息的控制、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)對控制的沖擊等都是一個議題。維納《控制論》一書的副標題是:“關(guān)于在動物和機器中控制和通信的科學”;而在《控制論》第一版序言中他又指出“如果一門新的科學學科是真正有生命力的，它的引人興趣的中心就必須而且應(yīng)該隨著歲月而轉(zhuǎn)移……因此，控制論學家應(yīng)該繼續(xù)走向新的領(lǐng)域，應(yīng)該把大部分注意力轉(zhuǎn)移到近十年發(fā)展的新的思想上去……”。從歷史上看，控制與通信確實是相互依存交叉發(fā)展的，而當今在“網(wǎng)絡(luò)的連通性無所不在”的形勢下，我們確有必要討論網(wǎng)絡(luò)對控制的挑戰(zhàn)是什么，信息的控制或網(wǎng)絡(luò)控制是否應(yīng)該列為一個“引人興趣的中心”。
“網(wǎng)絡(luò)控制”的提法早已有過，而對其內(nèi)涵與外延井不十分統(tǒng)一，我們覺得網(wǎng)絡(luò)控制泛指通信網(wǎng)絡(luò)與控制科學技術(shù)的交叉以及相應(yīng)的產(chǎn)品。主要包括兩個方面的內(nèi)容，網(wǎng)絡(luò)化系統(tǒng)的控制與管理，網(wǎng)絡(luò)主要是做為技術(shù)手段或環(huán)境#而控制對象是傳統(tǒng)的對象（如電機、化工過程、航天……）也包括交通服務(wù)等系統(tǒng)。本文簡稱為”網(wǎng)絡(luò)化控制”"網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)本身的控制與管理。信息與網(wǎng)絡(luò)成為控制的對象，而采用控制的手段來滿足用戶的要求。本文簡稱為“網(wǎng)絡(luò)的控制”。這也可以說是從兩個視角來研究網(wǎng)絡(luò)控制。我們在網(wǎng)絡(luò)控制的這兩個視角上都面臨機遇與挑戰(zhàn)，前者延伸了諸如數(shù)字控制。計算機控制等的概念，而后者則延伸了電機控制，機床控制等的概念。
2網(wǎng)絡(luò)化系統(tǒng)與網(wǎng)絡(luò)化控制
網(wǎng)絡(luò)化系統(tǒng)及網(wǎng)絡(luò)化控制有多種提法，如TelematicSys-terns，NetworkedSystems，NetworkedControlSystems(NCS)，IntegratedCommunicationandControlSystems(ICCS通信與控制系統(tǒng))等，其內(nèi)涵各有所側(cè)重，但有共同點:是依靠網(wǎng)絡(luò)(主要是計算機網(wǎng)絡(luò))組成的分布式系統(tǒng);具有資源共享、集成自動化、協(xié)調(diào)下作等特點，從應(yīng)用角度可包括:網(wǎng)絡(luò)化控制、網(wǎng)絡(luò)化制造、電子政務(wù)、電子商務(wù)、數(shù)字家庭、大型電網(wǎng)、城市交通、軍事上的41SR指揮、控制、通信、計算機以及情報、監(jiān)視、偵察)等。可以是下業(yè)對象也可以是服務(wù)業(yè)或其他對象。
網(wǎng)絡(luò)化控制系統(tǒng)中的網(wǎng)絡(luò)一般是大范疇的企業(yè)網(wǎng)絡(luò)，從功能層次上可包括企業(yè)網(wǎng)的外聯(lián)網(wǎng)[xtranet，企業(yè)內(nèi)聯(lián)網(wǎng)Intranet,控制網(wǎng)、傳感網(wǎng)等，從網(wǎng)絡(luò)類型上也可以說包括因特網(wǎng)、無線移動通信、以太網(wǎng)、現(xiàn)場總線與工業(yè)以太網(wǎng)、傳感器網(wǎng)絡(luò)等網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在控制領(lǐng)域的’泛且深入的應(yīng)用，必然引起網(wǎng)絡(luò)與控制交叉學科的發(fā)展，或者引起ThomasKahn在“TheStrutureofScientificRevolutions”中指出的在控制領(lǐng)域的范例轉(zhuǎn)移(ParadigmShift)或出現(xiàn)從連續(xù)時間控制理論到離散時間控制理論的發(fā)展。
網(wǎng)絡(luò)化控制與管理系統(tǒng)，可以不同程度地實現(xiàn)各層次自動化系統(tǒng)的集成使企業(yè)在企業(yè)協(xié)作、資源共享、提高效率、增強市場競爭能力等方面得到好處;同時，網(wǎng)絡(luò)的引入必然帶來信息傳輸時延，延時的抖動信息(數(shù)抓包)去失等問題，也必將引發(fā)一此研究課題，包括:網(wǎng)絡(luò)化控制系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)，網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下復(fù)雜系統(tǒng)的集成優(yōu)化控制;基于連續(xù)時間和基于事件控制理論(在網(wǎng)絡(luò)化控制系統(tǒng)中的)的應(yīng)用與發(fā)展;各種網(wǎng)絡(luò)化應(yīng)用系統(tǒng)的建模與分析;基于網(wǎng)絡(luò)計算和網(wǎng)絡(luò)存儲的分布控制;網(wǎng)絡(luò)化系統(tǒng)的信息女全，現(xiàn)場總線，工業(yè)以太網(wǎng)，傳感器網(wǎng)絡(luò)等等，從某種意義說工業(yè)控制計算機系統(tǒng)的發(fā)展必須定位于網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下，從網(wǎng)絡(luò)控制著手。
3網(wǎng)絡(luò)的控制與答理
網(wǎng)絡(luò)的控制，基于網(wǎng)絡(luò)的控制(Network一BasedControl)或網(wǎng)絡(luò)空間中的控制問題是自接涉及到網(wǎng)絡(luò)木身的控制問題，這里控制的對象是信息、數(shù)抓、網(wǎng)絡(luò)……。在自動化科學發(fā)展的歷史中，自動控制的對象是不斷發(fā)展變化的，這種發(fā)展體現(xiàn)了自動化科學理論與實際相結(jié)合，學科交叉和與時俱進的特性，從某種意義上說控制論的著眼點是信息與控制或信息的控制而網(wǎng)絡(luò)的控制是信息的控制中的重要內(nèi)容。
網(wǎng)絡(luò)的控制或基于網(wǎng)絡(luò)的控制系統(tǒng)在資源共享提高網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量，實現(xiàn)集成自動化和整體優(yōu)化以及和諧人機協(xié)調(diào)等方而都有優(yōu)勢或潛力;由于網(wǎng)上的傳輸時延，數(shù)抓包去失，以及用戶對網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量的不同需求等，引出了網(wǎng)絡(luò)的控制中一系列研究課題。涉及相關(guān)的協(xié)議，系統(tǒng)的控制策略，穩(wěn)定性、魯棒性、算法的收斂性以及控制系統(tǒng)產(chǎn)品化等問題。
以復(fù)雜媒體網(wǎng)絡(luò)的控制為例，復(fù)雜媒體可視為一個廣義的系統(tǒng)，其所究內(nèi)容包括信息結(jié)構(gòu)、復(fù)雜媒體的管理.、服務(wù)質(zhì)量(QOS)控制，流量控制等。例如，在流媒體系統(tǒng)中，可以利用自適應(yīng)等控制策略使用戶在不同的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境卜享受到盡可能好的QoS保證。1999年，木尼迪克特(Bendidt)提出了“網(wǎng)絡(luò)空間”（Cyberspace)的概念，稱這種“由計算機支持，由計算機進入和由計算機產(chǎn)生的全球網(wǎng)絡(luò)化，是多維度的，人造或‘慮擬’的真實。它是真實的，每一臺計算機都是一個窗口;它是慮擬的，所看到的或所聽到的既不是物質(zhì)也不是物質(zhì)的表現(xiàn)，相反它們都是純粹的數(shù)抓或信息組成的”?？梢哉f，它是介于慮擬和現(xiàn)實之間的特殊空間，即“網(wǎng)絡(luò)空間”，由此而可能發(fā)展網(wǎng)絡(luò)科學。網(wǎng)絡(luò)空間有許多控制和答理問題，有人稱之為“慮擬控制”或網(wǎng)絡(luò)的控制。近年來，關(guān)于下一代互聯(lián)網(wǎng)、智能網(wǎng)、網(wǎng)格等的討論也較多，網(wǎng)格（Grid)一般認為是繼傳統(tǒng)因特網(wǎng)、Web之后的第三代因特網(wǎng)其主旨是實現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)上所有資源的全而連通，在氣象、能源、教育以及企業(yè)信息化中都有廣’泛應(yīng)用。美國《福布斯特》雜志預(yù)期網(wǎng)格技術(shù)到2020年將產(chǎn)生年產(chǎn)伯20萬億美元的大下業(yè)。在網(wǎng)格中分布資源管理與控制、資源共享、網(wǎng)格監(jiān)控以及系統(tǒng)女全等方而的研究都是受人關(guān)汁的四。有人建議，在網(wǎng)格的體系上要體現(xiàn)服務(wù)第一，協(xié)議第一的觀念。另外，在下一代網(wǎng)關(guān)中，可能會將大部分控制功能(呼叫控制、接入控制、資源控制、服務(wù)質(zhì)量控制等)統(tǒng)一交由一個控制層來完成?？梢?，網(wǎng)絡(luò)的控制及管理.是日益受到重視，控制的一此基本概念，控制策略和控制理論不能簡的一地搬用到網(wǎng)絡(luò)的控制中，但應(yīng)可以在網(wǎng)絡(luò)的控制中得到發(fā)展。
以網(wǎng)絡(luò)為控制對象的網(wǎng)絡(luò)控制所要解決的主要是用戶對網(wǎng)絡(luò)各種服務(wù)質(zhì)量:需求與網(wǎng)絡(luò)資源間的矛盾與協(xié)調(diào)。從信息傳送結(jié)構(gòu)上講，可以在核心網(wǎng)上增強控制功能;也可以在邊緣網(wǎng)上引入系統(tǒng)與控制的方法。在這此系統(tǒng)建模與分析中，多會遇到系統(tǒng)規(guī)模大、異構(gòu)件、時變性、人機協(xié)調(diào)、隨機性等問題、在已見的一此研究成果中，排隊論、小波分析、自適應(yīng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、混雜系統(tǒng)等理論與方法都有應(yīng)用。在因特網(wǎng)或非實時局域網(wǎng)的控制系統(tǒng)中，離散控制時間的確定性或定常性已不存在，要發(fā)展網(wǎng)絡(luò)控制理論或改造經(jīng)典的方法或按離散事件動力學考慮新途徑，學科交叉研究勢在必行。
4對下控機系統(tǒng)及專委會工作的一此思考
二十年前，在個人計算機(PC)技術(shù)成熱并大舉進入市場之際，我們成立了工業(yè)控制計算機專業(yè)委員會，在學術(shù)交流、產(chǎn)品研發(fā)等方面做了許多工作，得到了廣泛的認可。當前，信息網(wǎng)絡(luò)迅速發(fā)展，而對網(wǎng)絡(luò)控制等的機遇，工控機系統(tǒng)的研發(fā)人員應(yīng)多交流討論。各種工控機系統(tǒng)，現(xiàn)場總線、工業(yè)以太網(wǎng)，分布控制系統(tǒng)，傳感器仍是工業(yè)自動化與下控機的主要課題，而網(wǎng)絡(luò)控制的機遇與挑戰(zhàn)也是專委會需認真思考的:
1)當前，我國在網(wǎng)絡(luò)化控制(網(wǎng)絡(luò)化系統(tǒng)，網(wǎng)絡(luò)化制造……)方面的研究與產(chǎn)品研發(fā)已有一此成果，尚待深入與普及;而在網(wǎng)絡(luò)的控制方而的研究下作剛剛開始。我們可能需要在理論探索、技術(shù)研究以及協(xié)議（標準)制定、產(chǎn)品研發(fā)等層面上挑戰(zhàn)網(wǎng)絡(luò)控制的機遇。
2)需要面對網(wǎng)絡(luò)控制的挑戰(zhàn)，加強計算機、通信網(wǎng)絡(luò)、自動控制等學術(shù)交叉性的研討，可與兄弟專委會聯(lián)合組織。計算機、通信網(wǎng)絡(luò)、自動控制等不同專業(yè)背景的人員在從事網(wǎng)絡(luò)控制這類學科交叉研究中，往往有不同的思路、視角、方法或切入點，其成果也各有特色。多交流互補是大有益處的。
【關(guān)鍵詞】：智能預(yù)測；預(yù)測控制；模糊預(yù)測控制；滑膜預(yù)測
中圖分類號： F272.1 文獻標識碼： A 文章編號：
現(xiàn)代工業(yè)的發(fā)展對生產(chǎn)過程提出了越來越高的要求，往往不單要求對單個生產(chǎn)裝置實現(xiàn)優(yōu)化控制，而希望能對相繼發(fā)生的多個生產(chǎn)過程的實現(xiàn)綜合控制，并追求全過程的優(yōu)化以提高產(chǎn)品質(zhì)量和降低成本。同時過程本身存在的復(fù)雜性和控制目標的多樣性，使優(yōu)化控制策略從目前的求解無約束二次性能指標優(yōu)化問題轉(zhuǎn)為面向多目標多自由度的優(yōu)化問題。這些現(xiàn)實問題要求預(yù)測控制的發(fā)展引入新思想、新方法，追求更高層次的目標。在另一方面，進入90年代以來智能控制的研究成果大量涌現(xiàn)。智能控制不但在處理復(fù)雜系統(tǒng)(如非線性、快時變、復(fù)雜多變量、環(huán)境擾動等)時能進行有效的控制，同時具有學習能力、組織綜合能力、自適應(yīng)能力和優(yōu)化能力。為了解決復(fù)雜工業(yè)過程中的不確定性、多目標優(yōu)化問題，智能控制中的一些方法被引入到預(yù)測控制中，使預(yù)測控制向智能化的發(fā)展，從而形成當前預(yù)測控制的一大研究方向-智能預(yù)測控制。根據(jù)預(yù)測控制和智能控制的融合點，可大致劃分為以下模糊預(yù)測控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測控制、遺傳算法預(yù)測控制、滑模預(yù)測控制等幾類。
一、模糊預(yù)測控制
模糊控制的基本思想是把專家對特定控制對象過程的控制策略總結(jié)為“IF……THEN……”形式表達的控制規(guī)則，通過模糊推理得到的控制作用集，作用被控對象或過程。模糊控制完全是在操作人員所具有的經(jīng)驗的基礎(chǔ)上實現(xiàn)對系統(tǒng)的控制，無須建立系統(tǒng)的數(shù)學模型，且控制具有很強的魯棒性，對被控對象參數(shù)的變化具有一定的抗干擾能力，因此是解決不確定系統(tǒng)的一種有效途徑。目前模糊控制與預(yù)測的結(jié)合主要分為兩類：一類是模糊控制與預(yù)測控制的結(jié)合，Cucal等[1]設(shè)計了一種模糊專家預(yù)測控制器，通過建立對象的預(yù)測模型獲得超前預(yù)測誤差來調(diào)整控制器規(guī)則；龐富勝[2]提出了一種模糊預(yù)測控制的復(fù)合結(jié)構(gòu)，根據(jù)不同時段的誤差情況進行模糊控制和預(yù)測控制的加權(quán)組合控制；徐立鴻等[3]提出一種定量和定性信息的組合預(yù)測控制，控制器輸出分為預(yù)測控制量和模糊控制量，二者的加權(quán)因子是對象類型和建模誤差的函數(shù)，這種組合式模糊預(yù)測控制器，對模型失配有較好的魯棒性；睢剛等[4]在過熱汽溫控制中設(shè)計了一種模糊預(yù)測控制方法，將控制量論域劃分為若干子區(qū)域，并將分界點作為參考控制量，以預(yù)測模型預(yù)測各參考控制量的未來輸出，并評價相應(yīng)控制效果，并在此基礎(chǔ)上以模糊決策方法確定當前時刻最佳控制量。另一類是模糊控制與預(yù)測控制的融合，Oliver等[5]和Martin等[6]將T-S模型與DMC控制結(jié)合起來，DMC采用階躍響應(yīng)模型，由T-S模型提取出不同工作點的階躍響應(yīng)值，有效地實現(xiàn)了對非線性系統(tǒng)的控制。Jang-Hwan Kim[7]采用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識對象T-S模型，由各局部加權(quán)和得到的模型進行預(yù)測控制，將GPC推廣到非線性系統(tǒng)，IgorSkrjanc[8]提出一種基于T-S模糊模型的預(yù)測函數(shù)控制方法，并在熱交換器中得到應(yīng)用。
二、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測控制
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)是從仿生學的角度出發(fā)，模擬人腦的神經(jīng)元系統(tǒng)，使系統(tǒng)具有人腦那樣的感知、學習和推理功能。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以充分逼近任意復(fù)雜的非線性系統(tǒng)，可以學習不知道的或不確定的系統(tǒng)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測控制主要分為以下幾類：（1）基于線性化方法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測控制。線性化方法一直是處理非線性問題的常用方法，通過各種線性化逼近，可以將非線性控制律的求解加以簡化，提高其實時運算速度。張日東等[9]提出了一種可用于非線性過程的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多步預(yù)測控制方法，將非線性系統(tǒng)處理成簡單的線性和非線性兩部分，用線性預(yù)測控制方法求得控制律，避免了復(fù)雜的非線性優(yōu)化求解，仿真結(jié)果表明了該算法的有效性。（2）基于迭代學習求解的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測控制。這種方法采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)對過程的多步預(yù)測，控制信號的求取基于多步預(yù)測的目標函數(shù)，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型提供的梯度信息進行迭代學習獲得。丁淑艷等[10]先利用一個BP網(wǎng)絡(luò)構(gòu)造一個非線性多步預(yù)測模型，根據(jù)被控對象輸出與網(wǎng)絡(luò)實際輸出之問的誤差采用改進的BP算法修改網(wǎng)絡(luò)權(quán)值，模型建好后，根據(jù)網(wǎng)絡(luò)的多步預(yù)測輸出序列與設(shè)定值序列的偏差構(gòu)造性能指標函數(shù)，采用自適應(yīng)變步長梯度法修改控制律。（3）基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測控制。這種方法基于兩個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，一個是建模網(wǎng)絡(luò)，用于過程的動態(tài)建模以獲取對過程的預(yù)測信號；另一個是控制網(wǎng)絡(luò)，它按照與預(yù)測控制目標函數(shù)相應(yīng)的驅(qū)動信號來調(diào)整整個網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值，以獲取對預(yù)測控制律函數(shù)的逼近。陳博等[11]將傳統(tǒng)預(yù)測控制的優(yōu)化策略與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逼近任意非線性函數(shù)的能力相結(jié)合，提出了一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的新的預(yù)測控制算法，即滾動優(yōu)化模塊用一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來實現(xiàn)，并針對一個工業(yè)裝置控制實例，探討了該算法在工業(yè)過程控制中的應(yīng)用。Mircea Lazar[12]用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型作為滾動優(yōu)化控制器，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器通過利用非線性模型及對控制算法提供一種快速、可靠的解決辦法來消除在非線性預(yù)測應(yīng)用中主要的問題，并闡述了控制器的設(shè)計和補償方法，最后用一個實例仿真證明了該方法的有效性。
三、遺傳算法預(yù)測控制
遺傳算法(Genetic Algorithm，GA)是建立在自然選擇和自然遺傳學機理基礎(chǔ)上的迭代自適應(yīng)概率搜索算法，在解決非線性問題是表現(xiàn)出很好的魯棒性、全局最優(yōu)性、可并行性和高效率，具有很高的優(yōu)化性能。Shin[13]提出一種基于前向網(wǎng)絡(luò)的非線性預(yù)測控制方法，直接采用GA進行在線優(yōu)化求解預(yù)測控制律。Ramirez[14]在非線性預(yù)測控制中，以GA 進行移動機器人導(dǎo)航控制中的在線尋優(yōu)。為降低在線優(yōu)化的計算負擔，該GA算法采用啟發(fā)式交叉和非一致變異操作，獲得了滿意的效果。Woolley[15]報道了在CONNOISSEUR先進控制工具包中基于GA滾動優(yōu)化的預(yù)測控制的設(shè)計和應(yīng)用情況。
四、滑膜預(yù)測控制
自從20世紀80年代初到現(xiàn)在，計算機技術(shù)的發(fā)展迅速，在控制中也采用了計算機控制，所以目前控制中的系統(tǒng)一般都是離散系統(tǒng)，因此對離散系統(tǒng)變結(jié)構(gòu)控制的研究也變得很重要。離散系統(tǒng)滑模變結(jié)構(gòu)控制以其滑模存在條簡易而被廣泛的應(yīng)用。在進行滑?？刂频倪^程中，考慮到控制受限以及選用的趨近律的參數(shù)以及切換等因素，即使系統(tǒng)在沒有外界擾動的情況下，系統(tǒng)狀態(tài)軌跡也是只能穩(wěn)定在原點鄰域的某個抖振。在根據(jù)不確定性上下界進行控制器設(shè)計的時候，利用不確定性的有界保證閉環(huán)系統(tǒng)的魯棒穩(wěn)定性，導(dǎo)致變結(jié)構(gòu)控制過于保守，抖振嚴重，且不確定性的界有時很難獲知.這些不足限制了離散變結(jié)構(gòu)控制理論的應(yīng)用.在綜合考慮抖振、魯棒性以及控制約束等指標要求的基礎(chǔ)上，提出了基于滑模預(yù)測思想的離散變結(jié)構(gòu)控制系統(tǒng)設(shè)計新思路[16]。
目前看到的有關(guān)滑模預(yù)測控制論文很少，具體的實際應(yīng)用也不多，在國內(nèi)主要有宋立忠，陳少昌，姚瓊薈等人研究滑模預(yù)測離散變結(jié)構(gòu)控制，在文章中主要研究了不確定離散時間系統(tǒng)的變結(jié)構(gòu)控制設(shè)計問題，將預(yù)測控制中模型預(yù)測、滾動優(yōu)化、反饋校正的思想引入到離散準滑模變結(jié)構(gòu)控制系統(tǒng)的設(shè)計.把切換函數(shù)進行預(yù)測，然后通過切換函數(shù)得到滑?？刂浦械目刂坡?，該方法綜合考慮抖振、魯棒性以及控制量約束等指標要求，利用當前及過去時刻的滑模信息預(yù)測未來時刻的滑模動態(tài)，實現(xiàn)了滾動優(yōu)化求解.該方法可有效消除抖振現(xiàn)象，并能夠保證閉環(huán)系統(tǒng)的魯棒性。宋立忠，李紅江，陳少昌[17]還對滑模預(yù)測控制進行了應(yīng)用的研究，把此方法應(yīng)用到船一舵伺服系統(tǒng)中。
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