无模型预测控制

资 源 简 介

无模型预测控制

详 情 说 明

无模型预测控制（Model-Free Predictive Control）是一种无需依赖精确数学模型的控制策略，其核心思想是通过历史输入输出数据动态构建系统响应模型，同时在线优化未来控制动作。与传统基于模型的方法不同，该技术尤其适用于复杂系统或难以精确建模的场景。

实现逻辑通常分为三步： 数据驱动建模：利用滑动窗口记录最近的系统输入输出数据，通过局部线性拟合或核方法等非参数技术，实时建立输入与输出的映射关系，替代传统物理模型。 滚动优化：基于当前数据模型预测未来多步的系统行为，以跟踪误差最小或能耗最低为目标，优化未来控制序列，但仅执行第一步控制量。 在线更新：每获得新数据便更新局部模型，形成“建模-优化-执行”的闭环，适应系统动态变化。

该方法的优势在于规避了传统建模误差，但需注意数据质量与实时计算负担的平衡。典型应用包括机器人控制、智能驾驶等时变系统。