模型预测控制 （MPC）

资 源 简 介

模型预测控制 （MPC）

详 情 说 明

模型预测控制（MPC）是一种先进的控制策略，特别适用于处理带有约束的非线性系统。其核心思想是在每个采样周期内，通过求解一个有限时域的最优控制问题来生成控制动作。

对于非线性系统，MPC算法需要考虑系统的动态模型。通过建立系统状态的预测模型，控制器可以预测未来一段时间内系统的行为。在每个控制周期，算法会求解一个优化问题，以最小化预定义的成本函数（如跟踪误差和控制量大小），同时满足系统约束条件（如输入输出限制）。

约束处理是MPC的关键优势之一。算法可以显式地考虑各种物理限制，如执行器饱和、状态变量边界等。实现时通常采用数值优化方法，如序列二次规划（SQP）或内点法，来求解这个带约束的非线性优化问题。

实际应用中，MPC控制器只执行优化解的第一个控制动作，然后在下一个采样周期重新进行预测和优化。这种滚动时域策略使MPC能够不断修正控制策略以适应系统变化和模型误差。