模型预测控制代码

资 源 简 介

模型预测控制代码

详 情 说 明

模型预测控制（MPC）是一种先进的控制策略，广泛应用于工业自动化和复杂动态系统控制。其核心思想是通过对系统未来行为的预测来优化当前控制输入，实现最优控制效果。

在实现模型预测控制时，通常会涉及以下几个关键环节：首先需要建立被控对象的动态模型，这可以是物理模型或通过系统辨识得到的数学模型；其次，需要设计目标函数来定义控制目标，通常包括跟踪误差最小化、控制量平滑度等；然后，通过数值优化算法在线求解有限时域内的最优控制序列；最后采用滚动时域策略，仅实施第一个最优控制输入，并在下一采样时刻重新进行优化计算。

这种控制方法的优势在于它能够显式处理多变量系统的约束条件，如执行机构饱和、状态变量范围限制等。同时，通过不断重新计算最优解，MPC具有良好的鲁棒性，能够适应系统参数变化和外部干扰。

在实际应用中，模型预测控制的挑战主要在于计算效率问题，特别是在处理快速动态系统时，需要在有限采样周期内完成优化计算。现代优化算法和硬件加速技术的进步正在不断拓展MPC的应用边界。