非线性模型预测

资 源 简 介

非线性模型预测

详 情 说 明

非线性模型预测是一种基于非线性动态模型的预测控制方法，广泛用于复杂系统的控制与优化。与线性模型预测相比，其核心在于处理系统动力学中的非线性特性，适用于化工过程、机器人轨迹规划等强非线性场景。

其典型实现分为三步： 动态建模：建立反映系统非线性行为的数学模型，可能涉及微分方程或数据驱动的黑箱模型； 滚动优化：在有限预测时域内，通过数值优化（如梯度下降、SQP）实时求解控制输入，兼顾目标函数与约束条件； 反馈校正：结合实际输出与预测偏差，滚动更新模型参数以提升鲁棒性。

挑战包括计算复杂度高、实时性要求严格等问题，常需结合降阶模型或并行计算优化。扩展方向可探索数据-模型混合驱动策略，或针对特定场景（如时滞系统）的改进算法。