Model-based predictive control

资 源 简 介

Model-based predictive control

详 情 说 明

模型预测控制（Model-based Predictive Control, MPC）是一种基于系统动态模型的高级控制策略，广泛应用于工业过程控制、机器人运动规划等领域。其核心思想是通过在线滚动优化来求解未来有限时域内的最优控制序列。

MPC的典型实现包含三大关键步骤：首先建立系统预测模型（如状态空间方程或传递函数），用于推演系统未来动态；其次设计目标函数（通常包含跟踪误差和控制量惩罚项）并求解优化问题；最后采用滚动时域策略，仅执行当前时刻的最优控制量，并在下一采样周期重新优化。

这种控制方法的优势在于能显式处理多变量耦合、约束条件（如执行器饱和），同时通过反馈校正提升鲁棒性。其实用性体现在对模型精度要求相对宽容，且可通过调节预测时域、控制时域等参数平衡计算复杂度与控制性能。现代MPC已发展出线性/非线性变体，并结合快速优化算法满足实时性需求。