模型预测控制(MPC)已成为具有输出LC滤波器的三相逆变器的成熟现代控制方法之一,其中需要具有低总谐波失真(THD)的高质量电压。虽然它是一个直观的控制器,易于理解和实现,但它有一个明显的缺点,即需要大量的在线计算来解决优化问题。另一方面,无模型方法(例如基于人工神经网络方法的方法)的应用目前在电力电子和驱动器领...
2.3 预测控制,使用Koopman算子进行线性化,两个线性模型2.4 预测控制,使用泰勒级数进行线性化部分代码: %simN=900; %add a weight matrix We for the tracking error dwe=1-(1:Nh)/Nh+0.1; We=diag(dwe.^2); We=eye(Nh); for k=1:simN %system dynamics betak=bxn(1:Nf); xk=bxn(Nf+1:Nf+...
模型预测控制(MPC)作为一种基于模型的控制技术,通过预测未来状态并优化控制输入来实现对复杂系统的控制,非常适合用于无人机的控制系统中。 目标:结合神经网络的强大学习能力,开发一种基于神经网络的MPC控制方案,以提高无人机在复杂环境中的自主飞行能力和轨迹跟踪精度。 二、方案框架 1. 无人机模型建立 动力学模型:...