模型预测控制(Model Predictive Control, MPC)是一种基于模型、滚动优化和前馈-反馈结构的先进控制方法,其核心是
预测控制基本原理步骤一:基于模型预测系统未来动态,假设系统的全部状态都是可以测量的,为了引入积分以减少或消除静态误差,将(9)-(10)改为增量形式: \Delta x(k+1)=A\Delta x(k)+B_{cu}\Delta u(k)+B_d\Delta d(k)(16) y_c(k)=C_c\Delta x(k)+y_c(k-1)(17) 其中: \Delta x(k)=x(...
MPC一般用于车辆的控制,特别是在智能驾驶领域,路径的跟踪控制大都离不开此算法,正好也是我熟悉的方向,那我们就以车辆控制来说明MPC的主要步骤: 1、建立车辆的运动学模型(准确说是误差模型,有问题可以看我之前LQR理论中的推导); 2、模型的线性及离散化; 3、预测模型推导(建立关于未来一段时间车辆的状态矩阵); 4...
模型预测控制的基本原理包括三个主要部分:预测模型、滚动优化和反馈校正。 1. 预测模型:这是MPC的基础,通过精确的数学模型或者试验数据建立回归模型,对系统的未来状态变化过程进行预测。预测模型根据被控系统的当前状态和控制变量序列,预测系统在未来预测时域内的输出。这个预测模型可以帮助我们理解系统的行为,并为后续的...
模型预测控制 (Model Predictive Control, MPC) 是一种先进的控制算法,它在过程工业、机器人技术和电力系统等众多领域得到了广泛应用。其核心思想是基于预测模型,在每个采样时刻优化未来一段时间内的控制输入,以实现对系统的最优控制。与传统的控制算法相比,MPC具有处理约束能力强、能够优化多变量系统性能等显著优势。
模型的准确性对 MPC 效果有重要影响。预测时域是 MPC 的关键参数之一。控制时域决定了控制动作的更新频率。MPC 能够处理多变量系统。在线实时优化是其显著特点。 对于非线性系统也有相应的处理方法。MPC 要对系统未来的输出进行预估。计算过程涉及复杂的数学算法。滚动优化是 MPC 的核心思想。可以适应系统的动态变化。
一、MPC基本原理 1、MPC定义与相关概念 首先来看一下什么是模型预测控制MPC,提到它就不得都不提到下面这些名字: 滚动时域控制 (Moving Horizon Control, MHC) 后退时域控制 (Receding Horizon Control, RHC) 动态矩阵控制 (Dynamic Matrix Control, DMC) ...
控制目标为电磁转矩和定子磁链 模型预测控制原理 两电平逆变器 逆变器结构 Fig.1 两电平逆变器结构图(two level invertor) 逆变器开关状态 两电平逆变器共有6个开关器件。每个开关器件有两种状态(开通 and 关断)。如图Fig.1。 现定义同列的两个开关器件为一组(可以分为三组 a,b,c),同一组中可分为上下两个...
一、MPCC模型预测控制原理 MPCC模型预测控制的基本原理是通过建立系统的数学模型,预测未来一段时间内的系统行为,并根据优化目标函数和约束条件确定最优控制输入。其主要步骤包括以下几个方面: 1. 建立系统模型:根据实际系统的特性,建立数学模型,通常采用离散时间状态空间模型或差分方程模型。模型的准确性对于MPCC的控制性...