内模强化学习型模型预测控制及其在人工胰脏上的应用

摘要：

在学习型模型预测控制的框架里,迭代学习控制器被用来更新模型预测控制器的设定点.在已经发表的研究成果里,学习型模型预测控制用到的是比例型的学习率,这种学习率的学习能力有限,而且怎样设计学习增益仍然是一个开放性问题.在本文中,基于内模控制理论提出的PID型的迭代学习控制器被用来更新模型预测控制器的设定点.为了方便起见,本文提出的结合算法可称为内模强化学习型模型预测控制.本文提出的算法应用在(1)型糖尿病人的人工胰脏闭环控制上.仿真结果显示,本算法对比于比例学习型模型预测控制可以达到更好的收敛性能,而且对非重复干扰有很好的鲁棒性.

关键词：迭代学习控制、模型预测控制、间接型迭代学习控制、内模控制、人工胰脏、1型糖尿病

所属期刊栏目：29

分类号：TP273(自动化技术及设备)

资助基金：the National Natural Science Foundation of China61074081;the Doctoral Fund of Ministry of Education of China20100010120011;the Beijing Nova Program2011025

在线出版日期：2013-01-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：1057-1062