MPC实用化问题处理及在车辆ACC中的应用

被引：21

作者：

李升波

王建强

李克强

张磊

机构：

[1] 清华大学汽车安全与节能国家重点实验室

来源：

清华大学学报(自然科学版) | 2010年 / 50卷 / 05期

基金：

高等学校博士学科点专项科研基金;

关键词：

自适应巡航控制; 模型预测控制; 鲁棒性; 可行性;

D O I：

10.16511/j.cnki.qhdxxb.2010.05.004

中图分类号：

U463.6 [电气设备及附件];

学科分类号：

080204 ; 082304 ;

摘要：

为实现多目标协调式自适应巡航控制(ACC)系统的实车应用,分析并解决了模型预测控制(MPC)理论实用化过程的弱鲁棒性、非可行解和高计算复杂度问题。采用反馈校正法补偿跟车模型的预测误差,改善模型对跟车系统状态的预测精度;再利用约束管理法,修正MPC代价函数,松弛其输入输出(I/O)硬约束;基于变量集结法,降低待优化变量的维数,缩减MPC优化问题的规模。以某重型卡车为对象的ACC仿真表明:该方法可有效提高ACC对模型失配的鲁棒性,避免因过大跟踪误差造成的控制律非可行解,提高MPC计算效率的同时不影响其控制最优性。

引用

页码：645 / 648

页数：4

共 4 条

[1] 预测控制优化变量的集结策略 [J].