讲座报告主题：非线性系统的快速模型预测控制和非线性预测PID控制
专家姓名：陈文华
日期：2024-05-08 时间：15:00
地点：电气学院415
主办单位：电气信息工程学院

主讲简介：陈文华，博士，英国拉夫堡大学航空与汽车工程系教授，英国注册工程师(CEng)、IEEE Fellow、IET Fellow，教育部************讲席教授。陈教授在控制、信号处理和人工智能及其在航空航天、汽车和农业系统中的应用方面拥有丰富的经验。在过去的15年中，陈教授致力于无人机系统和智能车辆技术的开发和应用，涉及自动驾驶、态势感知、决策、验证、精准农业遥感和环境监测等领域。获拉夫堡大学未来科研领袖奖、英国机械工程学会Charles Shape Beecher奖，带领的团队荣获英国皇家航空学会无人机创新奖。最近，陈文华教授获得了由EPSRC（工程与物理科学研究委员会）设立的为期5年的最高杰出资深人才奖项目，致力于下一代控制系统理论的研究，以实现机器人和自主系统等高水平的自动化。研究专长：主要从事模型预测控制以及非线性扰动观测器控制等方面的研究，无人机系统和智能车辆技术的开发和应用，涵盖自动驾驶、态势感知、决策、验证、精准农业遥感和环境监测等。

主讲内容简介：模型预测控制(Model Predictive Control，MPC)是目前应用最广泛的先进控制技术之一，其优化问题通过在线求解数值最优解来确定最佳控制策略。随着MPC从传统的化工过程控制领域发展到电力电子、电机驱动等快速动态系统领域，MPC的在线优化实时性问题引起了高度关注。本次讲座介绍一种基于非线性系统的快速模型预测控制算法，无需在线优化过程，利用泰勒级数展开，进而建立非线性MPC的解析解。此类非线性MPC算法可以很容易地在任何快速动态系统上实现，具有许多显著的优点。首先，其稳定性很容易证明；其次，其控制性能如超调和瞬态时间可以直接指定。而且，通过将解析非线性MPC与非线性扰动观测器相结合，还可以推导出一种非线性预测PID控制器，其中包含传统的非线性PID项和基于非线性模型描述的用以预测系统行为的额外项。

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