非线性模型预测控制建模方法

1. 采用线性化方法
线性化方法是探究非线性系统的一种常见手段。通过对非线性系统进行局部线性化处理，主要是为了借鉴在线性系统中已有的研究成果，从而简化计算过程并提升实时响应能力。然而，对于非线性特征较为显著的系统而言，单个线性化模型难以全面体现其在大范围内的动态与静态行为，进而可能影响控制效果甚至系统的稳定性。因此，在实际应用过程中，通常采用以下三种不同的线性化方式。
（1）在每个采样点附近对非线性机理模型实施局部线性化，并利用相应的线性预测控制算法对所得模型进行处理。该方法的特点在于能够在每个采样时刻更新模型参数，从而有效降低因线性化所带来的误差。但频繁地更换模型会导致相关矩阵参数的重复计算，增加计算负担，并不利于控制器参数的离线优化设计。
（2）多模型策略。从字面含义来看，该方法通过引入区间近似的思想，使用多个不同形式的线性模型来描述同一非线性的对象。这种方法的优势在于可以预先完成大部分控制参数的计算工作；然而其难点则体现在如何合理确定模型切换的时间节点以及确保切换过程中的平稳过渡问题上。
（3）反馈线性化（即I/O扩展法），该方法通过向非线性系统引入特定形式的非线性反馈补偿律，使得系统在面对虚拟输入变量时表现出类似于线性的特性，从而能够应用基于MPC的控制策略进行处理。然而，并非所有的非线性系统都满足反馈线性的条件限制，这使得该方法的实际应用范围受到