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持续有界扰动下的几类非线性系统预测控制算法研究的开题报告
一、研究背景和意义
近年来，非线性控制理论已成为控制领域的研究热点之一，而非线性系统预测控制（NonlinearModelPredictiveControl,NMPC）是一种广泛应用于控制领域的强大技术。NMPC可以有效地处理非线性动态系统，并且在许多实际应用场合中得到了广泛的应用，例如化工、汽车、智能交通系统等。
然而，在实际应用中，系统通常会受到各种扰动的影响，如模型不确定性、传感器误差、外部干扰等。这些扰动会使得系统的状态出现偏差，从而影响NMPC控制系统的稳定性和性能。因此，如何设计一种能够有效处理有界扰动下的非线性系统的NMPC算法，具有重要的理论和应用意义。
二、研究内容和方法
本文将研究如何设计一种能够处理有界扰动下的非线性系统的NMPC控制算法。具体研究内容包括：
1.建立适用于非线性系统的数学模型，并分析模型存在的不确定性；
2.研究针对不确定性引起的扰动建立的鲁棒控制方法，以提高NMPC算法的鲁棒性和稳定性；
3.运用数值模拟方法，在不同场景和条件下验证所提出的算法的有效性和优越性；
4.在实际控制系统中，使用所提出的算法进行应用实验，并与传统的NMPC算法进行比较。
本文将主要基于数学分析和系统理论，采用控制理论和数值模拟方法，结合实际应用，对有界扰动下的非线性系统预测控制算法进行深入探究。
三、预期成果
本文预期实现以下几个方面的成果：
1.设计出一种适用于非线性系统的NMPC算法，在有界扰动的情况下能保证系统的稳定性和控制性能；
2.对所设计的NMPC算法进行数值模拟和仿真实验，验证其稳定性和优越性；
3.将所设计的NMPC算法应用于实际控制系统中，并与传统的NMPC算法进行比较。
四、研究难点和挑战
1.如何建立适用于非线性系统的数学模型，并分析模型存在的不确定性；
2.在有界扰动的情况下，如何建立鲁棒控制方法，并将其应用于NMPC算法中，以实现控制系统的稳定性和优越性；
3.如何在实际应用场景中对所设计的NMPC算法进行有效验证，以验证其稳定性和优越性。
五、研究意义和应用前景
本文研究出有界扰动下的非线性系统预测控制算法，在实际控制系统中应用具有重要的意义和应用前景。该算法具有如下几个方面的意义：
1.强化了NMPC算法在有界扰动下的鲁棒性和稳定性，提高了控制系统的控制性能；
2.应用范围广泛，可以应用于化工、汽车、智能交通系统等领域的控制系统中；
3.具有一定的理论研究价值和应用价值，为控制领域的理论和应用研究提供了一定的技术支持和理论基础。