王 岩，王 昕 ，王振雷

(1.华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室，上海 200237;2.上海交通大学电工与电子技术中心，上海 200240)

1 引言

在实际工业过程中，被控对象经常是一个复杂系统，其工作点可能会随着环境变化、设备老化等因素发生变化，导致被控对象的结构参数等也因此发生改变.在这种情况下，系统的不确定区域会随之扩大.此时，不仅是基于单一模型的自适应控制[1]或增益调度[2]会有较差的暂态性能，而且对于多模型自适应控制，若不大量增加模型数量，其控制效果也会难以满足指标要求[3].因此，如何在控制模型数量增长的同时，更好地改善被控系统的性能显得尤为重要.

切换线性变参数(linear parameter varying，LPV)[4]是一种常用于被控对象复杂的方法，它将系统用凸多面体表示，利用参数的变化切换控制器.这种切换思想则在20世纪90年代被Martensson[5]和Morse[6]等人引入到多模型自适应控制中，由于其良好的控制性能，多模型切换控制便在多模型自适应领域中作为主流思想，不断被后人应用.多模型切换控制[7]是基于性能指标切换函数选择最优模型，将该模型对应的控制器作为当前控制器实现稳定控制[8-9].近年来，多模型切换控制在理论和应用上均有了较大的发展.例如，从单层切换机制发展至内外两层切换机制[10-11]，从独自应用到与智能优化算法[12-13]、神经网络[14-15]等结合应用，从正常工况系统到故障补偿系统[16-17]中的应用.不过，随着系统参数维度的增长以……