一种基于触发式预测控制的飞行器控制方法

摘要

本发明公开一种基于触发式预测控制的飞行器控制方法，其特征在于，首先确定模型预测控制算法每一采样时刻的最优控制序列；然后通过系统的输出和状态变量确定条件触发机制的条件触发方程；最后根据控制需求设置系统的条件阈值，通过比较每一采样时刻条件触发方程的值与阈值之间的大小关系判断系统是否进行条件触发。该方法针对传统的模型预测控制算法在线计算量大的问题，将模型预测控制算法与条件触发机制相结合，以减小其在线计算量，提高模型预测控制算法的在线实施效率。

主权项

一种基于触发式预测控制的飞行器控制方法，其特征在于，首先确定模型预测控制算法每一采样时刻的最优控制序列；然后通过系统的输出和状态变量确定条件触发机制的条件触发方程；最后根据控制需求设置系统的条件阈值，通过比较每一采样时刻条件触发方程的值与阈值之间的大小关系判断系统是否进行条件触发，所述方法包含如下步骤：步骤1：模型预测控制系统的分析是基于研究对象的数学模型，假设以离散形式描述的研究对象数学模型如下所示：x(k+1)＝Ax(k)+Bu(k)y＝Cx(k)其中，x为状态变量，A为系统矩阵，B为输入矩阵，C为输出矩阵，k为采样时刻，目标函数定义为：$J\left(k\right)=\left|\right|W\left(k\right)-Y\left(k\right)|{|}_{Q_y}^2+|\left|U\left(k\right)\right|{|}_{R_y}^2$其中，W(k)是输出的期望值，Q_y、R_y是输出和控制加权矩阵，其控制过程表现为针对目标函数的优化，在每一采样时刻系统都会计算出一个最优的输入序列：U(k)＝[u(k)；u(k+1)…u(k+m‑1)]其中m为系统的控制域，控制过程中，系统只将输入序列第一个元素u(k)作用于对象；步骤2：定义条件触发方程为：$P\left(y\right(k),\tilde{y}(k),x(k+1),x(k\left)\right)=\left|\right|y\left(k\right)-\tilde{y}\left(k\right)|{|}^2+\lambda ||x(k+1)-x\left(k\right)|{|}^2$其中，y(k)表示输出，表示预测值，x(k)为状态变量，||·||表示常规欧几里得规范，λ为相邻采样时刻状态变量的差值的权重；步骤3：设置阈值ε，比较ε与条件触发方程P的大小，当P的值大于阀值ε时，触发器被触发；否则，系统将前一时刻计算的输入序列中对应的值作为当前输入值作用于系统，系统的控制变量表示如下：$\tilde{u}\left(k\right)=\left\{\begin{array}{ccc}u\left(k\right),& when& P\left(y\right(k),\tilde{y}(k),x(k+1),x(k\left)\right)>ϵ\\ u(k+j-1),& when& P\left(y\right(k),\tilde{y}(k),x(k+1),x(k\left)\right)\le ϵ\end{array}\right.$其中，P(·)表示系统的触发方程，为输入信号，u(k)为最优控制序列的第一个元素，u(k+j‑1)为输入序列的第j个元素，j表示系统连续不满足触发条件的次数。