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🔥 内容介绍

目标点镇定是自动控制领域的核心研究课题，旨在驱动被控系统从初始状态精准收敛至期望目标点，同时兼顾约束满足、抗干扰能力与控制稳定性。模型预测控制（MPC）凭借滚动优化、约束处理能力强的优势，成为非线性受限系统目标点镇定的主流方案；但传统MPC依赖精准状态反馈，在模型失配、外部扰动、测量噪声等场景下，状态估计误差会大幅劣化镇定性能，甚至导致闭环系统失稳。滚动时域估计（MHE）作为基于优化的状态估计方法，可通过滚动窗口利用历史测量数据，实现扰动抑制与精准状态估计，适配非线性、有约束复杂系统的估计需求。本文针对传统MPC目标点镇定的状态估计短板，构建MPC与MHE深度集成的闭环控制架构，阐述二者协同工作机理，推导集成系统的稳定性判据，设计适配目标点镇定的优化目标函数与约束条件，并通过仿真实验验证该集成方案在模型不确定性、外部扰动下的目标点镇定精度、鲁棒性与约束遵从性，为复杂受限系统的高精度目标点镇定提供理论支撑与技术方案。

关键词

模型预测控制；滚动时域估计；目标点镇定；集成控制；鲁棒性；稳定性分析

1 引言

1.1 研究背景与意义

目标点镇定是机器人、航空航天、过程工业、智能车辆等诸多工程领域的基础控制任务，核心要求是系统在有限时间内稳定收敛至期望目标点，且全程满足输入约束、状态约束等物理限制，同时抵御模型误差、外部扰动、测量噪声带来的不利影响。随着被控系统向非线性、强耦合、多约束方向发展，传统PID控制、线性最优控制等方法难以兼顾镇定精度、约束处理与鲁棒性，亟需适配复杂系统的先进控制策略。

模型预测控制（MPC）通过在线滚动求解有限时域优化问题，能够显式处理系统约束，动态调整控制指令，在非线性受限系统的镇定控制中展现出显著优势。但MPC的控制性能高度依赖实时精准的系统状态信息，实际工程中往往存在模型失配、未知扰动、传感器测量误差等问题，直接采用粗略状态估计或直接测量值会导致控制指令偏离最优值，引发镇定精度下降、稳态误差甚至闭环发散。滚动时域估计（MHE）基于滚动优化思想，利用过去若干时刻的测量数据与系统模型，构建状态估计优化问题，可有效抑制噪声、补偿模型误差，实现复杂系统的高精度状态估计，为MPC提供可靠的状态反馈，弥补传统MPC的估计短板。

因此，开展MPC与MHE集成的目标点镇定研究，实现控制层与估计层的协同优化，既能发挥MPC的约束处理与动态优化能力，又能依托MHE提升状态估计精度与鲁棒性，对于解决复杂受限系统高精度、高鲁棒性目标点镇定难题，推动先进控制理论在工程实际中的落地应用，具有重要的理论价值与工程意义。

1.2 国内外研究现状

在MPC目标点镇定研究方面，国内外学者针对线性/非线性系统、受约束/无约束系统开展了大量研究，通过设计终端代价函数、终端约束集与局部镇定控制器，保障了MPC闭环系统的递归可行性与渐近稳定性，实现了基础目标点镇定功能。但现有研究多聚焦于控制算法本身的优化，对状态估计环节的关注度不足，多采用卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波等线性估计方法，在强非线性、扰动复杂场景下估计性能受限，制约了MPC镇定效果。

在MHE状态估计研究方面，MHE的收敛性、鲁棒性与实时求解算法得到深入探究，成功应用于化工、航空等领域的状态监测，但MHE与MPC的集成协同研究仍处于发展阶段。现有集成方案多为简单的状态传递，未充分考虑目标点镇定的专属需求，优化目标、时域参数、约束条件缺乏协同设计，稳定性分析未覆盖集成闭环系统，难以充分发挥二者的协同优势，针对目标点镇定的专用MPC-MHE集成架构亟待完善。

1.3 本文主要研究内容与结构安排

本文围绕复杂受限系统目标点镇定需求，构建MPC与MHE深度集成的控制框架，重点研究集成架构设计、协同优化机理、稳定性理论、算法实现与仿真验证。全文结构如下：第一章阐述研究背景、意义与现状；第二章梳理MPC与MHE的基础理论，明确核心原理与数学模型；第三章设计MPC-MHE集成目标点镇定架构，推导协同优化模型与约束条件；第四章开展集成系统稳定性分析，证明目标点渐近镇定特性；第五章通过仿真实验对比验证方案性能；第六章总结研究成果并展望未来方向。

2 模型预测控制与滚动时域估计基础理论

3 MPC与MHE集成的目标点镇定架构设计

5 结论与展望

5.1 研究结论

本文针对传统MPC目标点镇定的状态估计短板，构建了MPC与MHE深度集成的闭环控制架构，通过协同优化设计、稳定性理论分析与仿真验证，得出以下结论：MPC与MHE的集成可实现估计层与控制层的优势互补，MHE为MPC提供高精度、抗扰动的状态反馈，有效解决模型失配、噪声干扰下的镇定精度劣化问题；所设计的集成方案具备递归可行性与渐近稳定性，能够驱动被控系统精准、平稳收敛至期望目标点，且全程满足系统约束；仿真实验验证了该方案相较于传统MPC方案，在镇定精度、收敛速度、鲁棒性方面的显著提升，适配复杂受限系统的目标点镇定需求。

5.2 未来展望

本文研究为MPC-MHE集成目标点镇定奠定了基础，后续可从以下方向深化拓展：一是针对强非线性、多变量耦合系统，优化MHE与MPC的非线性求解算法，提升计算实时性，适配高速动态系统；二是引入自适应机制，实现时域参数、权重矩阵的在线整定，进一步提升系统对变工况、强扰动的适应性；三是开展硬件在环实验与工程样机测试，推动集成方案在机器人、航空航天等实际工程领域的落地应用。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 韩旭.船舶靠泊路径规划与模型预测航迹保持控制[D].大连海事大学,2023.

[2] 薛斌强.基于滚动时域优化策略的网络化系统状态估计与控制器设计[D].上海交通大学,2013.DOI:CNKI:CDMD:1.1013.020673.

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