自适应广义模型预测控制的编程例子

资 源 简 介

自适应广义模型预测控制的编程例子

详 情 说 明

自适应广义模型预测控制（Adaptive Generalized Model Predictive Control, AGMPC）是一种结合系统辨识和实时优化的先进控制策略，适用于模型参数未知或时变的复杂系统。其核心思想是通过在线参数估计调整预测模型，同时基于最新模型进行滚动优化控制。以下是实现的关键步骤解析：

系统建模与参数初始化 首先需要建立被控对象的广义预测模型，通常采用CARIMA（受控自回归积分滑动平均）模型。初始化模型参数向量和协方差矩阵，为后续递推最小二乘法（RLS）估计做准备。

在线参数估计 在每个控制周期，采集系统最新的输入输出数据，通过递推最小二乘法或其他自适应算法（如梯度下降）更新模型参数。这一步骤确保模型能够跟踪系统的动态变化。

多步预测计算 基于更新后的模型，计算未来多个时间步的输出预测值。采用Diophantine方程分解将预测方程转化为显式形式，便于后续优化求解。

滚动优化问题构建 设计目标函数（通常包含跟踪误差和控制量惩罚项）并转化为二次规划（QP）问题。考虑系统约束（如输入幅值、速率限制）时，需在优化问题中显式表述。

实时控制量求解与执行 调用QP求解器（如内点法）计算当前最优控制序列，仅将第一个控制量作用于系统。每次采样周期重复上述步骤，形成闭环控制。

扩展思路：对于非线性系统，可结合EKF（扩展卡尔曼滤波）进行参数估计；若系统存在大时滞，需在预测模型中加入时滞补偿项。实际工程中还需考虑数值稳定性问题，例如协方差矩阵的正定性维护。