多输入多输出（MIMO），非线性系统。MPC能够有效处理多个输入和输出变量之间的复杂耦合关系，并且通过非线...
系统的稳定性是指系统在受到外部扰动或初始条件变化时,系统的状态不会无限制地增长或衰减,而是会在某个有限的范围内保持。换句话说,稳定的闭环系统会在一定的条件下保持一种平衡状态,而不会发散或者偏离目标(简单说就是状态 无约束线性 MPC 无法保证稳定性的原因,直观上可以理解为它建模的轨迹和优化的动作序列都是...
终端目标函数:确保系统在预测时域结束时能够稳定地达到预期的状态,即使初始条件不在可行域内。 ,以及状态约束 和输入约束 ,这些约束条件确保了系统在预测时域内和预测时域外的稳定性和可行性。 ,选择最优的控制值 这种方法使得MPC能够在有限预测时域内实现对系统状态的优化控制,同时确保系统在预测时域结束时能够...
本篇简介了模型预测控制在多旋翼无人机运动规划上的应用。其实,MPC在其他领域也应用的非常广泛,如自动驾驶、光伏等等。对于不同的被控对象,需要建立不同的系统模型,然后,结合业务指标,设计对应的问题模型。 下一篇将针对多旋翼飞行器的运动规划问题进行详细的推导以及应用解析。 作者简介:一个被Coding耽误的无人机算...
模型预测控制 (MPC) 是一种最优控制技术,在每个控制周期 tk , MPC 控制器获得系统(被控对象)当前的状态。接下来它利用基于系统当前状态和系统动态模型通过在有限时间上预测系统未来 p 步状态轨迹,并与目标轨迹构建代价函数和约束,进行一次开环优化问题(要优化的变量是作用在被控对象上的控制输入序列)求解,得到未来...
1、它可以处理非线性时变系统,并综合利用所有执行器; 2、它可以直接实现约束条件下的多目标优化; 3、对于MIMO系统,与单输入输出控制(SISO)系统相比,控制器的复杂性不会显著增加; 4、预测信息可以显著提高控制效果,这在智能网联汽车上似乎很有前景; MPC的三个部分将在下面介绍。
先进控制技术及应用第四讲模型预测控制及其工业应用_金晓明
第一模块:MPC‑MMC仿真平台收集数据并对数据进行预处理; 第二模块:将数据输入神经网络训练得到神经网络‑MPC控制器(Neural Network‑MPC, NN‑MPC),采用随机森林来优化神经网络初始权值阈值,得到随机森林‑神经网络‑MPC控制 器; 第三模块:利用得到的随机森林‑神经网络‑MPC控制器模拟MPC控制器输出数据...
无偏模型预测控制综述.docx,模型预测控制(Model predictive control, MPC)是一类基于模型的控制算法, 其核心思想是利用模型在每个控制周期内预测系统在未来一段时间(预测时域)的动态特性, 进而寻求当前控制周期内的有限时域开环最优控制策略.由于可以直接处理多变量、约束等
Simulink+Webots基于MPC的移动机器人轨迹追踪仿真(1) 的教程,所以复现了这个模型。 基于模型预测(MPC)的无人驾驶汽车轨迹跟踪Simulink模型如下: 使用的MPC控制器是《无人驾驶车辆模型预测控制》一书中第四章中4_4_3的轨迹追踪控制器。 在...Simulink+Webots基于MPC的移动机器人轨迹追踪仿真(1) 最近在B站看到了一...