噪声环境下的数据驱动预测控制：提升抗测量噪声干扰能力
噪声环境下的数据驱动预测控制：提升抗测量噪声干扰能力
摘要
本文全面研究了在噪声环境中有效运行的数据驱动模型预测控制(MPC)方法。传统MPC严重依赖精确的系统模型，而数据驱动MPC则利用历史运行数据直接构建预测控制器，无需显式建模。历史数据集中的噪声会给控制器性能和稳定性带来重大挑战。我们通过子空间辨识技术、正则化方法、鲁棒优化框架和数据预处理方法，研究了几种增强抗噪能力的鲁棒数据驱动MPC方案。理论分析辅以大量MATLAB仿真实验，证明了这些方法在各种噪声条件下的有效性。结果表明，对噪声数据的适当处理可以在保持满意控制性能的同时降低对测量误差的敏感性，使得数据驱动MPC成为工业应用中可行的选择方案——特别是那些模型开发困难但历史数据丰富的场景。
关键词：数据驱动控制，模型预测控制，鲁棒控制，噪声抑制，子空间辨识，正则化方法
1. 引言
1.1 背景与动机
模型预测控制(MPC)已成为工业应用中最广泛实施的先进控制策略之一，在过程工业中尤其突出，占先进控制实施的70%以上(Qin & Badgwell, 2003)。传统MPC范式依赖于获取过程的精确数学模型来预测未来系统行为并计算最优控制动作。然而，对于复杂的工业过程，基于第一性原理建立模型往往成本过高、耗时巨大，有时由于系统复杂性或物理认识不完整甚至无法实现。
数据驱动控制方法由于可以直接利用历史输入输出数据构建控制器而无需显式建模，获得了广泛关注(Hou & Wang, 2013)。在这些方法中，数据驱动M