一种数据驱动模型预测控制设计及其稳定性分析方法

本发明属于控制算法设计领域，公开一种数据驱动模型预测控制设计及其稳定性分析方法。本发明针对线性时不变系统，通过数据驱动方式利用输入输出数据构建预测模型，无需系统参数辨识。其中结合递归最小二乘技术实现模型参数的迭代更新，并结合子空间辨识和模型预测控制实现对复杂非线性系统的自适应控制。随后，通过构造李雅普诺夫函数，理论证明了数据驱动模型预测控制方法的闭环指数稳定性。本发明相较于标准子空间预测控制具有更小的跟踪误差和超调量，稳定性与准确性显著提升。因此，本发明无需先验模型即可在线更新预测模型，适应性强；稳定性经严格证明，适用于高安全性需求的系统；经航空发动机验证，展现出优异的工程实用性。