[发明专利]三自由度直升机显式模型预测控制中的多级网格点定位方法

说明书

三自由度直升机显式模型预测控制中的多级网格点定位方法，包括如下步骤：步骤1，构建网格树型结构；步骤2，点定位在线查找；步骤3，将步骤2得到的最优控制率应用于三自由度直升机的显式模型预测控制。本发明方法主体部分是多叉树型结构，相对现有的直接查找法、BST树构造法等，大大减少了离线计算时间和在线查找速度。本发明使用加拿大Quanser公司开发的三自由度直升机系统作为研究对象，通过三自由度直升机的跟踪试验，同时与采用直接查找法的控制效果相比较，验证了本发明的有效性和优越性。

技术领域

本发明涉及一种三自由度直升机显式模型预测控制方法，本发明是针对三自由度直升机系统显式模型预测控制中点定位问题而设计的在线计算方法，方法基于多级别网格数据结构，对于分区数量大，状态空间维数高的大规模控制问题，相较于常规的点定位方法能大大提高在线查找效率，且具有较高的离线计算效率。

背景技术及意义

所有实际的控制问题都会受到各种类型约束的限制，并且大部分的系统是在约束边界附近运行的，模型预测控制(Model Predictive Control，MPC)针对这种边界约束的控制问题而产出的，是现代控制应用的一个典型的成功范例。MPC作为处理多变量约束控制问题的一种有效手段出现在过程工业——特别是石油化工工业中已经有30年之久了，该技术的理论基础已经趋于成熟。

MPC是基于滚动时域在线反复优化的思想来求解无限时间约束最优控制问题，然而，这种在线反复优化的思想，使得控制器负荷过重且效率低下，MPC技术只能适用于问题规模不大或者系统的动态变化较慢的场合(如过程控制系统)，难以适用于采样速率较高的系统和动态变化较快的系统，如电机系统、电力系统、电力电子系统、机械振动控制、汽车电子控制等。在2002年前后，为了解决传统MPC中效率低下等问题，Manfred Morari和AlbertoBemporad等学者在MPC中引入了多参数二次规划(multi-parametric Quadratic Program,mp-QP)理论，对系统的状态区域进行凸划分，离线计算得到对应每个状态分区上的状态反馈最优显式控制律，把基于反复在线优化计算的闭环模型预测控制系统转化为与之等价的显式PWA系统，即显式模型预测控制系统(Explicit Model Predictive Control，EMPC)。显式模型预测控制的主要过程如图1所示。

在离线计算的基础上，在线计算当前状态点所在的状态分区，并按照该分区上的最优控制律得到当前时刻的最优控制量，这一过程又成为点定位。点定位问题是觉得显式模型预测控制在线效率的关键，点定位算法的性能直接关系到显式模型预测控制的性能。在设计点定位算法时，需要考虑如何快速构建最优控制率存储结构，且保证所需的存储空间尽可能小，便于硬件实现；同时需要快速的在线查找效率。

发明内容

本发明要克服现有技术的上述缺点，针对三自由度直升机显式模型预测控制中的点定位问题，提出一种三自由度直升机显式模型预测控制中的多级网格点定位方法。

三自由度直升机显式模型预测控制中的多级网格点定位方法，包括如下步骤：

步骤1，构建网格树型结构

步骤2，点定位在线查找；

步骤3，将步骤2得到的最优控制率应用于三自由度直升机的显式模型预测控制。

本发明方法主体部分是多叉树型结构，相对现有的直接查找法、BST树构造法等，大大减少了离线计算时间和在线查找速度。本发明使用加拿大Quanser公司开发的三自由度直升机系统作为研究对象，通过三自由度直升机的跟踪试验，同时与采用直接查找法的控制效果相比较，验证了本发明的有效性和优越性。