复杂机电系统的集成优化设计方法

集成优化设计可以加速复杂系统的迭代设计过程，提高其整体性能。通过将机械、电气和控制参数集中到动态系统的反馈增益矩阵中，并基于最优控制理论进行有效求解，柔性生产线可以通过快速重构获得最优性能。

然而，复杂机电系统中的反馈增益矩阵由于机械结构、驱动方案、控制结构等因素而存在结构约束，难以直接用代数Riccati方程求解优化问题。这限制了最优控制理论在机电系统集成优化设计中的应用。

科学院宁波材料技术与工程研究所(NIMTE)的研究人员提出了一种基于参数空间优化的结构化最优控制方法。

根据发表在IEEE Transactions on Cybernetics 上的研究，具有行内约束和列内约束的反馈增益矩阵被转换为无约束的分散式反馈增益矩阵。

随后，设计了一个包括系统状态和控制输入的参数空间。这样，提出了将系统动力学和反馈结构约束从状态空间映射到参数空间的规则，从而将原来的非凸结构最优控制问题转化为可以通过迭代凸规划有效解决的易处理问题技巧。

在数值计算过程中，对迭代对偶单纯形线性规划算法的约束补充逻辑进行了改进。这允许在一次迭代中生成多个切割平面，从而提高了计算效率。

所提出的结构化控制方法在刚柔耦合系统、冗余驱动系统和欠驱动系统的集成优化设计中显示出巨大的潜力。

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