摘要：控制系統(tǒng)中存在的不確定性為其性能優(yōu)化帶來諸多問題.自適應(yīng)控制和魯棒控制是針對(duì)系統(tǒng)存在的不確定性而采取的不同設(shè)計(jì)策略;前者沒有充分考慮系統(tǒng)的未建模動(dòng)態(tài),而后者往往是針對(duì)不確定的最大界而設(shè)計(jì),具有較強(qiáng)的保守性.本文試圖將自適應(yīng)控制和魯棒控制的策略相結(jié)合,提出了一種在模型預(yù)測(cè)控制中利用未來不確定信息的對(duì)偶自適應(yīng)模型預(yù)測(cè)控制策略.該策略將系統(tǒng)中由未建模動(dòng)態(tài)引起的不確定性參數(shù)化表達(dá),并為其設(shè)定邊界約束,作為優(yōu)化問題中新的約束,在優(yōu)化控制目標(biāo)的同時(shí)減小系統(tǒng)不確定性對(duì)控制的影響.仿真結(jié)果表明,本文提出的算法較傳統(tǒng)自適應(yīng)模型預(yù)測(cè)控制算法,對(duì)于系統(tǒng)存在的不確定性由于在迭代過程中采用參數(shù)化描述,得到了更好的系統(tǒng)性能,且具有更好的收斂性.