标签: 模型预测控制

多个移动机器人的协调控制对工业生产、物流管理等领域的有着重要的意义。本文提出了一个基于量化通信和区间算术的鲁棒分布式模型预测控制方案。这一方案在分布式模型预测控制策略的基础上，利用区间算术方法预测机器人的可达集，利用量化通信方法降低这些可达集的传输负载，实现了对于多移动机器人系统的协调控制。本文的主要贡献是引入并结合了量化通信和区间算术方法，在把系统不确定因素纳入考虑的同时，以较低的通信负载，对有着独立目标的多机器人系统实现了调度和控制，并以四机器人的路口调度问题为例验证了这一算法的有效性。

针对传统的三相电压型整流器（VSR）直接功率控制的控制滞后和开关频率不固定的缺陷，在此基础上将模型预测控制（MPC）与直接功率控制（DPC）相结合，利用功率预测模型和最小误差原则推出输出电压矢量对空间矢量脉宽调制进行控制，针对传统三相整流器模型预测控制静态误差跟踪不精确的问题，将内模控制加入三相整流器模型预测直接功率控制进行改进，减小有功和无功功率误差同时也减小交流侧电流谐波，最后在Matlab/simulink中搭建模型对传统MPC-DPC与改进的MPC-DPC进行比较，证明了所提控制策略的可行和有效。