無偏模型預(yù)測控制的若干理論和方法研究開題報告

無偏模型預(yù)測控制的若干理論和方法研究開題報告題目：無偏模型預(yù)測控制的若干理論和方法研究一、研究背景和意義預(yù)測控制作為一種應(yīng)用廣泛的控制方法，在工業(yè)控制、航空航天、機(jī)器人控制等領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。傳統(tǒng)的預(yù)測控制方法主要基于一些經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ突蛳到y(tǒng)模型，然而這些模型往往受到模型結(jié)構(gòu)以及參數(shù)未知或不準(zhǔn)的限制，因此會導(dǎo)致控制效果不佳。無偏模型預(yù)測控制是一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的控制方法，它不需要系統(tǒng)的具體模型，只需要使用系統(tǒng)實(shí)時產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進(jìn)行控制判斷和優(yōu)化，具有較強(qiáng)的適應(yīng)性和魯棒性。在實(shí)際應(yīng)用中，無偏模型預(yù)測控制能夠有效地應(yīng)對系統(tǒng)模型未知或模型不準(zhǔn)確的問題，同時還能夠應(yīng)對系統(tǒng)結(jié)構(gòu)變化、擾動等問題，因此具有廣泛的應(yīng)用前景。本研究將重點(diǎn)關(guān)注無偏模型預(yù)測控制的若干理論和方法，旨在深入研究無偏模型預(yù)測控制的基本理論，建立更加完善的無偏模型預(yù)測控制理論體系，同時探索一些新的應(yīng)用場景，如基于深度學(xué)習(xí)算法的無偏模型預(yù)測控制等。二、研究內(nèi)容和方法1.研究現(xiàn)有的無偏模型預(yù)測控制理論和方法，對比分析其優(yōu)缺點(diǎn)。2.基于現(xiàn)有的無偏模型預(yù)測控制理論，針對其不足之處，提出一些改進(jìn)方法，如在優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)中引入多目標(biāo)優(yōu)化的思想、設(shè)計更優(yōu)秀的控制型逆等。3.探索基于深度學(xué)習(xí)算法的無偏模型預(yù)測控制，結(jié)合深度學(xué)習(xí)算法的優(yōu)勢，構(gòu)建更加智能化、自適應(yīng)的控制模型。4.利用數(shù)學(xué)建模、仿真實(shí)驗(yàn)等方法，驗(yàn)證所提方法的有效性和可行性。三、論文結(jié)構(gòu)安排第一章：緒論，介紹研究背景、目的和涉及的主要內(nèi)容。第二章：無偏模型預(yù)測控制理論以及方法，主要介紹現(xiàn)有的無偏模型預(yù)測控制方法，并對其進(jìn)行分析和比較。第三章：改進(jìn)的無偏模型預(yù)測控制方法，提出一些針對現(xiàn)有方法的改進(jìn)思路和方法，并進(jìn)行模擬實(shí)驗(yàn)和分析。第四章：基于深度學(xué)習(xí)的無偏模型預(yù)測控制方法，介紹深度學(xué)習(xí)算法在控制領(lǐng)域的應(yīng)用，并提出一些基于深度學(xué)習(xí)的無偏模型預(yù)測控制思路。第五章：實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析，利用仿真實(shí)驗(yàn)以及實(shí)際場景的數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證，并對所提方法的優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行評估。第六章：結(jié)論與展望，對本研究的總結(jié)和展望，提出一些未來的研究方向。四、研究時間表本研究計劃于2022年9月開始，預(yù)計需要一年時間完成。具體時間安排如下：2022年9月-10月：研究無偏模型預(yù)測控制基本理論和方法2022年11月-2023年1月：改進(jìn)的無偏模型預(yù)測控制方法研究2023年2月-4月：基于深度學(xué)習(xí)的無偏模型預(yù)測控制研究2023年5月-7月：實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證與數(shù)據(jù)分析2023年8月-9月：完成論文和答辯準(zhǔn)備五、參考文獻(xiàn)[1]HanZ,GuoL,ChenK,etal.Biased-vsunbiased-basedmodelpredictivecontrolforsupplychainmanagement.IEEETransactionsonSystemsManandCybernetics:Systems,2020,50(5):1947-1959.[2]ChenY,WangQG,PengC,etal.Anunbiasedfilteringapproachtoplant-widecontrolsystemdesign[J].JournalofProcessControl,2016,46:21-32.[3]PengH,MengX,ZouS,etal.Data-drivencontroldesignwithoutsystemmodels:Well-posedness,optimalsolutions,anditsrobustness[J].Automatica,2021,125:109498.[4]SuiY,HongY,TangG,etal.Data-drivenrobustmodelpredictivecontrolforuncertainnonlinearsystemswithdisturbances[J].IEEETransactionsonAutomaticControl,2020,65(10):4183-4190.[5]ZhangY,SunYX,ZhangXM.Robustmodelpredictivecont