基于动态输出反馈的非线性间歇过程迭代学习容错预测控制方法

基于动态输出反馈的非线性间歇过程迭代学习容错预测控制方法，属于工业过程的先进控制领域，包括以下步骤：步骤一：针对具有执行器故障的间歇过程，建立状态空间模型；步骤二：设计一个包含时间维度和批次维度的T‑S模糊Rosser模型；步骤三：基于T‑S模糊Rosser模型，设计基于动态输出反馈的迭代学习鲁棒模型预测控制器；步骤四：构建Lyapunov‑Krasovskii函数；步骤五：利用鲁棒正定不变集和终端约束集，计算基于动态输出反馈的鲁棒模型预测控制器的增益Ac,Bc,Cc；提出方法通过鲁棒正定不变集和终端约束集，确保系统在执行器出现故障时状态能收敛到安全区域，从而保障系统的稳定性和容错性。同时，采用在线求解方式，实时优化控制器增益，提出方法显著提高系统的响应速度。