基于鲁棒优化的多模型自适应控制方法

本发明公开了一种基于鲁棒优化的多模型自适应控制方法，包括：根据冰箱运行参数获取若干工况子模型预测误差；根据若干子模型预测误差分别确定各个子模型对应的预测误差指标；根据预设归一化系数和各个预测误差指标获取各个子模型控制器权重；对所有子模型控制器输出和对应的子模型控制器权重进行融合输出，得到执行指令。以感知‑决策‑执行闭环控制为核心逻辑，通过在线监测(感知)‑动态估计(决策)‑实时调整(执行)三级流程，结合MMAC系统与鲁棒优化技术，实现冰箱自适应控制，利用多模型来逼近系统的动态性能，再基于多模型设计多模型自适应控制器，对复杂系统达到较好的控制精度、速度以及稳定性。