显式模型预测控制算法

资 源 简 介

显式模型预测控制算法

详 情 说 明

显式模型预测控制（Explicit Model Predictive Control）是一种将传统模型预测控制（MPC）的在线优化问题转化为离线计算的先进控制方法。与传统的MPC相比，它通过预先计算和存储控制律，显著减少了实时计算负担。

这种控制算法的核心思想是将状态空间划分为多个区域，并为每个区域预先计算好最优控制输入。在实时控制时，系统只需要根据当前状态查找对应的区域并应用预先计算好的控制律，而不需要像传统MPC那样在每个控制周期都求解优化问题。

显式MPC的优势主要体现在三个方面：首先，由于大部分计算工作都在离线阶段完成，实时计算量大大降低，特别适合计算资源有限的嵌入式系统；其次，它保留了MPC处理多变量系统和约束的能力；最后，控制性能与在线MPC相当，都能实现最优控制。

这种算法特别适用于需要快速响应的工业控制系统，以及那些对计算资源有严格限制的应用场景，如汽车电子控制、无人机飞行控制等。通过合理设计状态分区和参数优化，可以实现复杂控制目标的同时保持系统的高效运行。