非线性模型预测控制MPC问题求解研究(Matlab代码实现)
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发布时间：2024-09-25 14:39
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时间：2024-10-04 17:12
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
