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。
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、什么是MPC？模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）是一种基于模型的优化控制算法，其...
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...