由于大多数机器模型没有将液压挖掘机与合适的驱动模型相结合,导致了液压挖掘机的机械效率不高。本文基于模型预测控制和加速双近端梯度法,实现液压挖掘机驱动系统的预测控制,以提高液压挖掘机的机械效率;构建了稳定的液压挖掘机驱动系统,并对驱动系统中的发动机、液压泵和控制阀进行数学建模;对驱动系统动力学进行了预测控制设计,简化了预测控制模型且优化了模型的约束条件,获得了良好的控制性能。对有无模型预测控制器(MPC)的发动机转速进行了仿真实验和对比,并给出MPC下挖掘机驱动系统中操纵杆驱动力、成本函数、先导压力的仿真结果。结果显示:未采用MPC预测控制器时发动机的转速波动达到400 r/min;而采用MPC预测控制器时,驱动系统中发动机与液压泵功率更好地进行了匹配,使发动机转速波动基本稳定在1 600 r/min左右,且波动小于60 r/min,操纵

当前,船舶在海面上生产时,容易受到海水激励波形的干扰,导致船舶运动上下波动,不能很好地满足海底探测任务。对此,创建了船舶液压升沉主动补偿系统简图模型,给出了液压升沉补偿的工作过程,分析了PID控制器和模型预测控制器,设计了液压升沉主动补偿系统并联控制器。设定期望运动轨迹,采用MATLAB软件对船舶运动轨迹跟踪误差进行仿真,分别与改进前两种控制方法输出误差对比。结果显示:随着缆绳长度的增加,控制系统响应时间就会延长,补偿精度也会降低,但是并联控制器跟踪误差始终优于PID控制器和模型预测控制器,克服了传统控制系统响应的滞后性。采用并联控制器,能够自适应调节液压升沉主动补偿系统,降低海水波形对船舶运动的影响,提高船舶在海面行驶的稳定性和安全性,更好的满足海底探测任务。

液压履带式车辆由于操作简单,履带抓地力牢,可适应各种复杂的路面场景,被广泛应用于农业、工业等场景,但履带式车辆属于典型的非线性系统且控制响应存在响应滞后,在无人驾驶过程中执行轨迹跟踪任务时,使用传统的运动控制算法往往达不到对控制精度、稳定性和实时性的要求,故本文引入模型预测控制算法(MPC),来解决液压履带式车辆的轨迹跟踪控制问题。首先建立履带式车辆的运动学模型,之后针对路径的离散性,通过三次样条曲线进行路径拟合插值平滑,最后以液压履带式车辆的性能参数为约束条件,通过误差项修正建模误差、液压迟滞和滑动转向误差,完成基于MPC的轨迹跟踪控制器的设计,,实现液压履带式车辆高精度控制。

针对极限工况下汽车的操纵稳定性问题,建立八自由度整车模型以及小角度假设下的非线性动力学模型。通过MATLAB软件对理想侧倾角关于侧向加速度的分段函数进行拟合处理,得到理想侧倾角的连续目标函数。设计基于模型预测控制理论的主动横向稳定杆控制器,完成了CarSim和Simulink联合仿真平台搭建,并在双移线和弯道制动这两种典型操纵稳定性评价工况下进行仿真试验。从试验数据对比分析中可以得出,在两种典型试验工况下车辆的性能评价参数值均得到较为理想的改善,进而提高了对车辆的稳定性控制。

由于欠驱动的双轮倒立摆机器人(Two Wheeled Inverted PendulumRobot,TWIPR)是一个非线性和强耦合的不确定性系统,设计了一种利用过程显式模型优化系统性能的模型预测控制(Model Predictive Control,MPC)策略,采用了两个不同的模型预测控制器,并通过引入解耦单元实现了对双轮倒立摆机器人的独立控制。此外,采用前馈控制方法提高MPC控制器对可测性干扰的补偿,增强了MPC控制器的有效性和鲁棒性。最后,采用梯状干扰和两个不同的外力对设计的MPC控制器性能进行评估,并分别计算不同外部干扰下倾斜角和旋转角响应的均方根误差(Means Square Error,MSE),然后将其与线性二次调节(Linear Quadratic Regulator,LQR)控制器的控制性能进行对比。比较结果表明MPC控制器的MES比LQR控制器均减小了50%以上,证明了MPC控制器对TWIPR的控制具有明显的优越性、可靠性和鲁棒性。

针对智能电动车自动横向控制,建立了车辆横向动力学模型,设计了电动车转向控制器的模型预测(MPC)算法。将前轮转角作为控制输入变量,与期望轨迹的横向距离偏差、横摆角偏差及两者的变化率作为状态变量,控制器对车辆未来的状态变量进行预测,输出最优前轮转角,实现智能横向控制。在控制过程中,同时引入期望状态参数和系统松弛因子,优化车辆行驶状态。利用软件进行联合仿真,并进行实车试验。研究结果表明控制器均能迅速响应,消除偏差,使车辆快速回到期望轨迹,保证车辆稳定平顺地行驶。

对于含有输入约束的无限时长线性二次调节问题，为了将其转化为有限时长的模型预测控制问题，确定控制时长非常重要，如何快速得到保守性小的控制时长，目前还没有十分有效的算法。文章提出了一种估计控制时长的快速算法．计算零可控区域及其对应的顶点集，将初始状态投影到零可控区的某一个平面上，系统的初始状态可以表示成该平面上多边形顶点的凸组合，通过求解线性规划问题，得到性能指标的最小值，从而得到零可控区的控制时长的估计值。数值仿真结果表明所提出的算法具有较小的保守性，并且计算量小。

针对电液伺服系统中的模型不确定性和状态约束问题设计了一种模型参考鲁棒自适应控制(MRRAC)方法。将电液伺服系统的近似模型作为模型预测控制(MPC)的设计对象在设计过程中考虑状态约束并生成受约束的状态期望作为后续伺服控制方法的参考指令。为了克服液压系统中的模型不确定性基于反步法设计了鲁棒自适应控制器(RAC)实现了兼顾模型不确定性和状态约束的伺服控制。基于Lyapunov稳定性理论证明了所设计控制策略的闭环渐近稳定性且系统所有信号均有界。仿真结果表明控制器对于系统模型不确定性具有较强的鲁棒性且可实现对指定状态的有效约束充分验证了该控制策略的有效性。