可在线计算的优化控制方法

资 源 简 介

可在线计算的优化控制方法

详 情 说 明

模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）是一种可在线计算的优化控制方法，广泛应用于工业自动化、机器人、能源管理等领域。它的核心优势在于能够实时优化系统行为，同时考虑多变量约束条件。

MPC的基本原理是通过当前系统状态和预测模型，对未来一段时间内的系统行为进行滚动优化。每次计算时，MPC求解一个有限时域的优化问题，但仅执行第一步的控制动作，并在下一个时间步重新计算，以适应系统变化和外部扰动。

MPC的关键特点包括： 预测模型：依赖于被控对象的数学模型，可以是线性或非线性模型。 滚动优化：在每个控制周期求解最优控制序列，确保系统在约束条件下稳定运行。 反馈校正：利用实时测量数据修正预测误差，提高控制的鲁棒性。

MPC尤其适用于多输入多输出（MIMO）系统，能够在满足约束条件（如执行机构限幅、安全范围）的同时优化性能指标（如能耗、响应速度）。随着计算能力的提升，MPC在实时控制中的适用性越来越强，成为现代优化控制的重要方法之一。