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非线性模型预测控制MPC问题求解研究(Matlab代码实现)

发布网友 发布时间:2024-09-25 14:39

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热心网友 时间:2024-10-04 17:12

非线性模型预测控制(MPC)问题求解研究(Matlab代码实现)

在这个博客中,我们探讨了非线性模型预测控制(MPC)的核心原理和应用。MPC是一种强大的控制方法,尤其适用于非线性系统,通过离散化模型和优化问题的求解来生成控制策略。


首先,理解模型表达至关重要,选择恰当的非线性模型,清晰表达其动态特性。接着,离散化处理是将连续模型转化为适合计算机处理的形式,常用的方法有欧拉法或龙格-库塔法。


优化问题设计时,目标是通过最小化如状态跟踪误差和输入限制等指标,找到最佳控制决策。数值优化技术,如SQP或IPM,常用于解决这一过程中的优化问题。


稳定性分析在非线性MPC中不可或缺,需要确保控制器能生成稳定的闭环系统。具体实施时,会根据系统的特性进行深入研究。


虽然理论与方法详尽,但实际应用中,Matlab代码实现是关键。通过编程,可以将理论转化为实践,解决具体问题。以下是一些参考文献,供读者进一步探索。




修观,非线性模型预测控制方法在滑翔弹道控制中的应用研究,南京理工大学,2011年,DOI:10.7666/d.y1919740
陈垣君,基于LPV模型的非线性预测控制精细化建模及精确求解,浙江大学,2015年
谢树光,非线性模型预测控制(NMPC)在微型飞行器自适应控制中的应用,2002年
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