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坚强的T123

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非线性模型预测控制的现状与问题》是期刊《控制与决策》在2001年第4期上刊载的一篇论文。《控制与决策》是EI检索期刊,2019年复合影响因子2.640,综合影响因子1.579。该论文的作者是陈虹、刘志远、解小华。作者单位是吉林大学和哈尔滨工业大学。这是一篇非线性模型预测控制领域中的经典论文。这篇论文首先介绍了多种非线性模型预测控制方法,包括基于机理模型的非线性模型预测控制、基于实验模型的非线性模型预测控制、基于智能模型的非线性模型预测控制和基于线性化模型的非线性模型预测控制。其后介绍了模型预测控制的名义稳定性,指出具有终端约束模型预测控制、反馈线性化模型预测控制、基于LMI的非线性模型预测控制等模型预测控制稳定性证明、设计思路。此后这篇论文还介绍了模型预测控制的鲁棒性、基于观测状态的非线性模型预测控制及滚动时域估计等问题。最后这篇论文指出,非线性模型预测控制仍然存在六个问题,分别是稳定性问题、鲁棒性问题、跟踪问题、输出反馈问题、滚动时域估计问题和实时性问题。这些问题目前仍然没有完全解决。以稳定性问题为例,目前以误差模型为预测模型的非线性模型预测控制、线性模型预测控制的稳定性证明、设计工作已经取得了很大的进展,但是对于以运动学模型、动力学模型为预测模型的非线性模型预测控制,稳定性证明、设计等方面仍然没有进展。总而言之,这是一篇非线性模型预测控制领域的经典论文,尤其对以误差模型为预测模型的非线性模型预测控制方面,这篇论文回顾的文献以及作出的论述都十分经典。此外这篇论文指出的非线性模型预测控制存在的问题也是历久弥新的科学问题,目前仍然能够为相关领域的同行提供启发。

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小麻烦ly

必须是核心期刊,另外不是北大的是东北大学的。自动化领域三大期刊之一。

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白兔糖vov

以稳定性问题为例,目前以误差模型为预测模型的非线性模型预测控制、线性模型预测控制的稳定性证明、设计工作已经取得了很大的进展,但是对于以运动学模型、动力学模型为预测模型的非线性模型预测控制,稳定性证明、设计等方面仍然没有进展

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薇宝儿521

1.IEEE Transaction on Automatic Control2.Automatica3.SIAM Journal on Control and Optimization

232 评论

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