状态空间模型的预测控制

资 源 简 介

状态空间模型的预测控制

详 情 说 明

状态空间模型是一种广泛用于描述动态系统的数学框架，特别适用于多变量系统的建模与控制。在预测控制领域，状态空间模型提供了一种系统化的方式来表达系统的动态行为，并在此基础上实现优化控制。

预测控制的核心思想是利用系统的动态模型对未来一段时间内的状态和输出进行预测，并通过优化算法计算出最优控制输入。与传统的PID控制相比，预测控制能够更好地处理多变量、约束条件以及时滞等问题。

钱积新的《预测控制》一书详细介绍了基于状态空间模型的预测控制方法，包括模型的建立、预测方程的推导、滚动优化的策略以及闭环控制的分析。该方法通常涉及以下关键步骤： 建立状态空间模型，用于描述系统的动态特性。 基于当前状态和未来控制输入，预测系统的未来输出。 设计优化目标函数，通常考虑跟踪误差和控制输入幅值。 通过数值优化求解最优控制序列，并应用第一个控制量。 在下一采样周期重复上述过程，实现滚动优化。

这种控制策略在工业过程控制、机器人路径规划等领域具有广泛应用，能够有效提升系统的动态性能和鲁棒性。