Experimental Realization of Koopman-Model Predictive Control for an AC-DC Converter

📄 arXiv: 2602.08303v1 📥 PDF

作者: Shun Hirose, Shiu Mochiyama, Yoshihiko Susuki

分类: eess.SY

发布日期: 2026-02-09

备注: 6 pages, 5 figures, ISIE

💡 一句话要点

提出基于Koopman算子的模型预测控制，用于提升AC-DC变换器性能

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: Koopman算子 模型预测控制 AC-DC变换器 非线性系统 线性化 电力电子 控制系统

📋 核心要点

  1. AC-DC变换器控制面临非线性时变特性带来的建模和控制难题，传统方法难以兼顾稳态和瞬态性能。
  2. 该论文提出一种基于Koopman算子的模型预测控制（K-MPC）方法，将非线性系统线性化，简化控制器的设计。
  3. 实验结果表明，该方法在实际AC-DC变换器中表现出色，稳态和瞬态响应均优于现有控制策略。

📝 摘要（中文）

本文针对实际AC-DC变换器，实验验证了基于Koopman算子的模型预测控制（K-MPC）方法。AC-DC变换器通常被建模为非线性时变系统。本文提出了一种新的动态方法，从设备中提取可测量的动态特性，并构建一个与变换器控制目标一致的线性时不变模型。实验结果表明，该方法与K-MPC控制器相结合，在整个实验系统中表现良好，并且在稳态和瞬态响应方面均优于现有的控制策略。

🔬 方法详解

问题定义：AC-DC变换器通常表现出非线性时变特性，这使得传统的控制方法难以建立精确的模型，从而影响控制性能，尤其是在稳态和瞬态响应方面。现有的控制策略可能无法同时优化这两个方面的性能。

核心思路：该论文的核心思路是利用Koopman算子理论，将非线性时变系统提升到一个高维空间，在这个高维空间中，系统的动态可以用线性时不变模型来近似。这样，就可以利用线性控制理论来设计控制器，从而简化控制器的设计过程。通过这种方式，可以更容易地实现对AC-DC变换器的精确控制。

技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1) 从AC-DC变换器中提取可测量的动态特性；2) 利用Koopman算子理论，将这些动态特性提升到一个高维空间，构建线性时不变模型；3) 基于该线性模型，设计K-MPC控制器；4) 将K-MPC控制器应用于实际的AC-DC变换器，进行实验验证。

关键创新：该论文的关键创新在于将Koopman算子理论应用于AC-DC变换器的控制。与传统的控制方法相比，该方法不需要建立精确的非线性模型，而是通过数据驱动的方式，学习系统的动态特性，并构建线性模型。这种方法可以更好地适应系统的非线性时变特性，从而提高控制性能。

关键设计：论文中没有明确给出关键参数设置、损失函数、网络结构等技术细节。这些细节可能与具体的AC-DC变换器和控制目标有关，需要在实际应用中进行调整和优化。（未知）

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，所提出的基于Koopman算子的模型预测控制（K-MPC）方法在实际AC-DC变换器中表现良好，并且在稳态和瞬态响应方面均优于现有的控制策略。具体的性能提升数据未在摘要中给出，需要在论文正文中查找。（未知）

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要精确控制的AC-DC变换器，例如电源、电机驱动器、可再生能源系统等。通过提高变换器的控制性能，可以提高系统的效率、稳定性和可靠性，具有重要的实际应用价值和广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

This paper experimentally demonstrates the Koopman-Model Predictive Control (K-MPC) for a real AC-DC converter. The converter is typically modeled with a nonlinear time-variant plant. We introduce a new dynamical approach to lifting measurable dynamics from the plant and constructing a linear time-invariant model that is consistent with control objectives of the converter. We show that the lifting approach, combined with the K-MPC controller, performs well across the full experimental system and outperforms existing control strategies in terms of both steady-state and transient responses.