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MPC程序总结(使用MATLAB编写)。

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简介:
模型预测控制 (MPC) 是一种独特的控制策略。其核心在于,在每个采样周期内,它通过解决一个有限时域内的最优开环控制问题来确定当前的控制操作。当前过程的状态被用作该最优控制问题的初始条件,并从中推导出最优控制序列,但仅应用于第一个控制动作。这一特性是 MPC 与那些依赖预先计算的控制律的算法之间最显著的区别。 简而言之,模型预测控制是通过求解开环最优控制问题来达到目标。虽然其基本思想独立于具体的模型结构,但实际的实现则需要考虑模型的特性和参数。

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  • MATLAB中的MPC
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    本文章全面总结了在MATLAB环境下进行模型预测控制(MPC)编程的相关知识与技巧,旨在帮助工程师和科研人员更高效地运用MPC技术解决复杂控制系统问题。 模型预测控制(MPC)是一种特殊的控制方法。在每个采样时刻,当前的控制动作是通过求解一个有限时间域内的开环最优控制问题来确定的。系统的当前状态作为该优化问题的初始条件,计算出的最优控制序列仅实施第一个控制作用。这与那些使用预先计算好的控制律的方法有着本质的区别。从根本上讲,模型预测控制解决了开放式的最优控制问题,并且其理念不依赖于具体的系统模型,但具体实现则需要依靠特定的模型。
  • MATLAB中的MPC
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    本文章对使用MATLAB进行模型预测控制(MPC)编程的经验和技巧进行了全面总结,旨在帮助工程师与科研人员更高效地开发MPC相关应用。 模型预测控制(MPC)是一种特殊的控制方法,在每个采样时刻通过解决一个有限时间范围内的开环最优控制问题来确定当前的控制动作。过程中的当前状态被用作最优控制问题的初始条件,而求解得到的最佳控制序列只实施第一个控制作用。这与那些采用预先计算好的控制律的方法形成了鲜明对比。从根本上说,模型预测控制解决的是一个开放式的最优控制问题。这种方法的思想并不依赖于特定的模型类型,然而其具体实现则需要依靠具体的模型。
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