MIMO MPC控制算法

资 源 简 介

MIMO MPC控制算法

详 情 说 明

MIMO MPC控制算法是实现多输入多输出系统优化的核心方法。MPC（模型预测控制）通过在有限时域内反复求解优化问题来实现动态控制，特别适合处理具有约束条件的复杂系统。

集中式MPC将所有子系统视为一个整体进行建模和优化，通过统一的控制器处理所有输入输出变量。这种方法的优势在于能够全局考虑系统耦合效应，实现最优协调控制。但计算复杂度随系统规模呈指数增长，对实时性要求高的系统可能面临挑战。

分散式MPC则将大系统分解为多个子系统，每个子系统使用独立的MPC控制器。这种方法显著降低了计算负担，便于实现分布式部署。各子控制器只需本地信息和有限的邻域交互，但需要精心设计协调机制以避免局部优化导致的全局性能下降。

实际应用中，需要根据系统规模、耦合程度和实时性要求，在两种架构间进行权衡选择。对于强耦合系统，集中式MPC通常能获得更好的控制性能；而对于大规模弱耦合系统，分散式方案更具实用性。