时滞约束系统的神经动态优化模型预测控制

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模型预测控制

每到一个新的采样时刻，都要根据最新实测数据对前一时刻的过程输出预测序列作出校正，或基于不变模型的预测输出进行修正，或对基础模型进行在线修正，然后再进行新的优化。
不断根据系统的实际输出对预测输出值作出修正，使滚动优化不但基于模型，而且利用了反馈信息，构成闭环优化。
第5章模型预测控制
5.3 预测控制基本算法
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ym(k1) a1 u(k)
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aN u(kN1)aN u(kN)
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a2 u(k1)aN1u(kN2)
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ym(k2)a1u(k1)a2 u(k)
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a3 u(k1)aN1 u(kN3)
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aN u(kN2)aN u(kN1)aN u(kN)
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ym(kP)aPM1u(kM1)aPu(k) aP1u(k1)aN1u(kNP1)
不是采用一成不变的全局最优化目标，而是采用滚动式的有限时域优化策略。优化过程不是一次离线进行，而是在线反复进行优化计算、滚动实施，从而使模型失配、时变、干扰等引起的不确定性能及时得到弥补，提高了系统的控制效果。
N 2
N u
J q j[y r(tj) y * (tj|t)2] j u 2 (tj 1 )
，得最优控制率：
根据滚动优化原理，只实施当前控制量u2(k)：
式中：
多步优化MAC的特点: 优点: (i)控制效果和鲁棒性优于单步MAC算法简单;
(ii)适用于有时滞或非最小相位对象。缺点: (i)算法较单步MAC复杂;
(ii)由于以u作为控制量, 导致MAC算法不可避免地出现稳态误差.
第5章模型预测控制 5.3.2 动态矩阵控制（DMC）

自动化控制中的模型预测控制算法研究

自动化控制中的模型预测控制算法研究近年来，随着科技的不断发展，自动化控制领域取得了长足的进步。

其中，模型预测控制算法在自动化控制中扮演着重要的角色。

本文将从原理、应用以及发展趋势等方面探讨自动化控制中的模型预测控制算法研究。

模型预测控制（Model Predictive Control，MPC）是一种基于数学模型的预测控制方法。

它通过建立系统的数学模型，并在每个采样周期内优化控制器输出，以达到对系统动态性能、约束条件等进行优化的目的。

MPC算法具有良好的优化性能和适应性，能够处理非线性系统以及存在约束的控制问题。

首先，MPC算法的基本原理是建立一个适当的数学模型，包括系统模型和约束条件，以预测系统动态行为。

在每个采样周期内，通过求解一个优化问题，确定最优控制器输出。

这个优化问题通常涉及到对系统性能（如稳定性、响应速度等）和约束条件（如控制输入、输出的范围限制等）的平衡考虑。

其次，MPC算法在各个领域都有广泛的应用。

例如，MPC在化工过程控制中的应用已被广泛研究和应用。

化工过程中常常存在非线性、多变量和约束等问题，而MPC算法能够有效处理这些复杂情况，提供了良好的控制性能。

此外，MPC算法在机械控制、能源管理、交通流量控制、航空航天等领域也有重要的应用。

然而，MPC算法也存在一些挑战和问题。

首先，MPC算法的计算复杂度较高，特别是在面对大规模、高维度系统时。

为了提高计算效率，研究者们提出了各种算法优化和算法并行化的策略。

其次，MPC算法对模型的准确性要求较高。

一方面，模型误差会导致控制性能下降；另一方面，模型的更新和适应性也是一个关键问题。

因此，如何建立准确的模型，以及如何在实时控制过程中更新模型，是MPC算法研究中的重要课题。

在未来，随着计算机计算能力的不断提升，MPC算法将会进一步拓展其应用范围。

另外，随着数据驱动控制方法的发展，结合机器学习等技术与MPC算法的融合也成为研究的热点。

通过利用大数据和深度学习等技术，可以提高MPC算法的预测能力和鲁棒性。

机器人控制器高级算法介绍

机器人控制器的高级算法主要包括以下几个方面：1. 模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）：MPC是一种基于模型的控制算法，它通过预测未来一段时间内系统的状态和输出，优化未来的控制输入以达到最佳的控制性能。

在机器人控制中，MPC 可以处理多变量、非线性和约束条件等问题，适用于复杂的运动规划和轨迹跟踪任务。

2. 自适应控制（Adaptive Control）：自适应控制算法能够根据系统参数的变化或者未知环境的影响自动调整控制参数，以保持良好的控制性能。

在机器人控制中，自适应控制可用于处理模型不确定性、外界干扰和机械磨损等问题。

3. 滑模控制（Sliding Mode Control, SMC）：SMC是一种鲁棒控制算法，它通过设计特殊的控制律使得系统状态快速进入并保持在一个所谓的“滑动面”上，从而消除系统中的不确定性影响和外部扰动。

在机器人控制中，SMC常用于保证系统的稳定性和精确跟踪。

4. 神经网络控制（Neural Network Control）：神经网络控制利用人工神经网络的非线性映射能力和学习能力来实现对复杂系统的控制。

在机器人控制中，神经网络可以用于建模未知的动态系统、处理高维和非线性问题，以及实现智能决策和自主学习。

5. 模糊控制（Fuzzy Control）：模糊控制是一种基于模糊逻辑的控制方法，它可以处理不精确、不确定和非线性的控制问题。

在机器人控制中，模糊控制常用于处理语言描述的控制规则和复杂的环境交互。

6. 遗传算法和粒子群优化（Genetic Algorithm and Particle Swarm Optimization, GA & PSO）：这些是两种常用的优化算法，可以用于寻找最优的控制参数或控制策略。

在机器人控制中，GA和PSO可以用于优化路径规划、姿态控制和动作学习等问题。

7. 深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）：DRL结合了深度学习和强化学习的优点，能够在复杂的环境中学习最优的控制策略。

模型预测控制范文

模型预测控制范文模型预测控制（Model Predictive Control，MPC）是一种先进的控制方法，通过建立数学模型来预测系统未来的行为，并根据预测结果优化控制器输出，从而实现对系统的精确控制。

MPC在很多领域都有广泛的应用，包括工业过程控制、机械控制、交通流量控制等。

MPC的核心思想是根据系统的动态模型来预测系统未来的行为，并通过优化控制器输出使预测行为接近期望行为。

MPC将控制问题转化为一个优化问题，通过寻找最优控制器输出来最小化预测误差。

MPC的优势在于能够处理系统约束、鲁棒性好，并且能够同时优化多个控制目标。

MPC的基本步骤包括系统建模、预测模型的构建、目标函数的定义和求解优化问题。

在系统建模阶段，需要根据实际系统的特点建立数学模型，一般采用差分方程、状态空间模型等。

预测模型的构建是将系统模型离散化，并引入误差模型，用于预测系统未来的行为。

在目标函数的定义中，一般会考虑到系统的稳定性、约束条件和控制目标，根据实际需求进行权衡。

最后，通过求解优化问题得到最优控制器输出，并更新系统状态。

MPC的一个重要特点是能够处理系统的约束条件。

在建立目标函数时，可以考虑到系统的约束条件，如输入变量的限制、输出变量的限制等。

通过将约束条件引入优化问题中，在优化过程中对控制器输出进行调整，以满足系统约束条件的同时实现控制效果。

这使得MPC能够处理像温度控制、流量控制等需要满足物理约束条件的系统。

MPC还具有鲁棒性好的特点。

在系统预测过程中，往往需要考虑到模型不确定性、测量误差等因素，这些因素都可能导致控制器输出的偏差。

通过引入误差模型，并在目标函数中考虑到这些因素的影响，MPC能够在不确定环境下保持控制效果的稳定性和鲁棒性。

除了鲁棒性和处理约束条件的能力，MPC还具有多目标优化的能力。

在目标函数的定义中，可以设置多个控制目标，并根据实际需求进行权衡。

例如，在工业过程控制中，常常需要同时优化系统的稳定性和生产效率，在交通流量控制中，需要同时优化车辆的平均行驶速度和交通流的稳定性等。

模型预测控制及其MATLAB实现

模型预测控制及其MATLAB实现模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）是一种先进的控制算法，用于处理动态系统的控制问题。

MPC通过在未来的时间范围内优化控制动作序列，以使系统的性能指标最小化，从而实现对系统的优化控制。

MPC的核心思想是建立一个系统模型，然后使用该模型来预测系统的行为，并根据预测结果进行优化控制决策。

具体而言，MPC首先使用系统模型对未来的状态和输出进行预测，然后根据预测结果计算出最优的控制动作序列。

接下来，仅施加最优的第一个控制动作，并在下一个采样时刻重复该过程。

这种迭代优化的过程可以使系统在每个采样时刻都能够进行最优的控制。

MPC的优势在于它可以处理多变量、非线性和时变系统，并且可以轻松地加入约束条件。

此外，MPC还能够在面对不确定性和扰动时提供鲁棒性，以确保控制系统的稳定性和性能。

因此，MPC在多个领域中都得到了广泛的应用，例如化工、能源、机械等。

在MATLAB中，有多种方法可以实现MPC控制算法。

最简单的方法是使用MPC工具箱，该工具箱提供了一套全面的函数和工具，用于建立系统模型、设定控制参数、优化控制决策等。

使用MPC工具箱，可以通过以下几个步骤来实现MPC控制：1.建立系统模型：使用MATLAB的系统建模工具箱，建立系统的状态空间模型或传递函数模型。

2.设定控制参数：根据系统的性能指标和控制目标，设定MPC控制的参数，例如控制时域、控制权重和约束条件等。

3.优化控制决策：使用MPC工具箱提供的优化函数，根据系统模型和控制参数，计算最优的控制动作序列。

4.实施控制动作：根据最优的控制动作序列，施加最优的第一个控制动作，并等待下一个采样时刻。

5.重复步骤3和4：在每个采样时刻，重复步骤3和4，以实现迭代优化控制。

请注意，MPC控制算法的实现还可能涉及其他细节，例如状态估计、鲁棒性设计和性能评估等。

因此，在具体应用中，可能需要根据系统的特点和需求进行相应的调整和扩展。

控制系统应用中模型预测控制技术研究

控制系统应用中模型预测控制技术研究模型预测控制技术在控制系统应用中的研究控制系统的效能和稳定性对于许多工业和工程应用来说至关重要。

在过去的几十年里，模型预测控制（Model Predictive Control，MPC）技术已经成为了一种受到广泛关注和应用的控制策略。

MPC技术基于建立系统模型，并通过预测模型的优化方法来产生控制动作。

本文将介绍控制系统应用中模型预测控制技术的研究现状和发展趋势。

模型预测控制技术具有以下几个关键特点。

首先，它是一种基于模型的控制方法，通过使用系统的动态模型来进行预测和优化。

这种基于模型的方法可以更好地理解和分析控制对象的行为，从而更精确地预测其未来状态。

其次，模型预测控制技术是一种优化控制方法，它通过求解优化问题来产生最优的控制策略。

这种优化方法可以考虑到系统约束和性能指标，从而使得控制系统更加稳定和高效。

最后，模型预测控制技术是一种开环控制方法，它可以预测未来的系统状态并作出相应的调整，从而实现对系统的精确控制。

在控制系统应用中，模型预测控制技术已经得到了广泛的应用。

在过程工业中，它常被用于化工、能源领域和制造业等各个领域。

比如，在化工过程中，MPC技术可以对反应器、塔和管道等设备进行控制，提高产品质量和产能。

在能源领域，MPC技术可以优化电网的调度，提高能源利用效率和降低能源消耗。

在制造业中，MPC技术可以对机械设备和生产线进行控制，提高生产效率和质量。

然而，尽管模型预测控制技术在实际应用中取得了良好的效果，但仍然存在一些挑战和问题需要克服。

首先，模型的建立需要考虑系统的复杂性和非线性特性，对模型的精确性和准确性要求较高。

第二，控制系统的稳定性和鲁棒性需要通过适当的约束和性能指标来保证。

第三，计算复杂度和实时性是模型预测控制技术应用中需要解决的难点。

如何在有限的计算资源下实现高效的优化求解是一个具有挑战性的问题。

为了解决这些问题，近年来控制系统应用中模型预测控制技术的研究领域提出了许多创新和改进。

模型预测控制mpc基本知识

模型预测控制mpc基本知识
模型预测控制（MPC）是一种先进的控制策略，它结合了动态系统建模和优化技术，可以用来解决多变量、非线性、时变系统的控制问题。

MPC在工业控制、汽车控制、航空航天等领域有着广泛的应用。

MPC的基本原理是在每个控制周期内，通过对系统动态模型进行预测，优化未来一段时间内的控制动作，然后只实施当前时刻的最优控制动作。

这种基于优化的控制策略可以显著提高系统的性能，并且对于一些复杂系统来说，MPC是一种较为有效的控制方法。

在MPC中，系统的动态模型起着至关重要的作用。

通常情况下，系统的动态模型是通过物理方程、数据拟合或者系统辨识等方法来获取的。

基于这个动态模型，MPC可以预测系统未来的演变，并且根据优化准则来计算最优的控制动作。

MPC的一个重要特点是可以处理多变量系统和约束条件。

在控制多变量系统时，MPC可以考虑系统各个变量之间的相互影响，通过优化来协调各个变量的控制动作，以实现系统整体的最优性能。

同时，MPC还可以考虑系统的输入、状态和输出之间的约束条件，确保系统在操作过程中不会超出安全边界。

MPC还具有适应性强、鲁棒性好的优点。

由于MPC在每个控制周期内都重新进行优化，所以可以及时调整控制策略以适应系统的变
化。

同时，由于MPC考虑了系统的约束条件，所以对于系统参数变化或者外部干扰的鲁棒性也较好。

总的来说，MPC是一种强大的控制策略，可以应用于多种复杂系统的控制中。

通过建立系统的动态模型、优化控制动作，并考虑约束条件，MPC可以实现系统的高效、稳定控制。

在未来的工业控制领域，MPC有着广阔的应用前景，将为工程技术的发展带来新的机遇和挑战。

模型预测控制技术路线

模型预测控制技术路线模型预测控制（Model Predictive Control，MPC）是一种先进的控制策略，它结合了动态模型、优化方法和实时测量反馈，用于实现对动态系统的高性能控制。

MPC技术路线涉及以下几个方面：1. 动态系统建模，首先需要对待控制的动态系统进行准确的建模。

这可能涉及从物理原理出发建立微分方程模型，或者通过数据驱动的方法构建黑盒模型，如神经网络或系统辨识技术。

2. 优化问题建立，MPC使用优化方法来求解控制问题，因此需要将控制目标、系统约束和性能指标转化为数学优化问题。

这通常涉及到定义系统的状态变量、控制输入、约束条件和性能指标，并将其转化为适合优化求解的形式。

3. 预测模型设计，MPC需要使用系统模型进行预测，以便在优化问题中考虑未来时刻的系统响应。

这可能涉及将系统模型离散化，选择合适的预测时域和优化时域，并考虑系统不确定性的影响。

4. 优化求解，MPC通常使用迭代优化方法来求解控制问题，因此需要选择合适的优化算法和求解器。

常用的算法包括线性二次规划（LQP）和非线性优化方法，如序列二次规划（SQP）或者内点法等。

5. 实时实现，MPC需要在实时系统中实现，这涉及到将优化问题在线实时求解，并将优化结果转化为实际的控制指令。

这通常需要考虑计算效率、数值稳定性和实时性等方面的问题。

总的来说，MPC技术路线涉及动态系统建模、优化问题建立、预测模型设计、优化求解和实时实现等多个方面，需要综合考虑控制理论、数学优化、计算机实现等多个领域的知识和技术。

在实际应用中，还需要根据具体的控制目标和系统特性进行具体的技术路线设计和实现。

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时滞约束系统的神经动态优化模型预测控制
彭勇刚，韦巍，王
（１．浙江大学电气工程学院杭州
均
香港）
３１００２７；２．香港中文大学机械与自动化工程学系
摘
要：将时滞约束系统的模型预测控制优化问题描述为一个带约束的二次规划问题进行处理，并采用一个对偶神经网络进
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ，ｏｎｌｉｎｅｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｐｒｏｂｌｅｍｏｆｍｏｄｅｌｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅｃｏｎｔｒｏｌ（ＭＰＣ）ｏｆｔｉｍｅ — ｄｅｌａｙｅｄｓｙｓｔｅｍｗｉｔｈｒｅｓｔｒａｉｎｔｓｉｓｄｅｓｃｉｒｂｅｄａｓａｎｑｕａｄｒａｔｉｃｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ（ＱＰ）ｐｒｏｂｌｅｍｗｉｔｈｒｅｓｔｒａｉｎｔｓａｎｄａｄｕａｌｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｉｓｕｓｅｄ
行在线求解。该神经动态优化方法充分发挥了神经网络并行、分布式处理的优点，优化速度快，能够用来求解各种复杂的带约束优化问题。实验研究表明，该方法具有较高的优化精度和优化速度，提高了模型预测控制的在线优化能力，能够扩展模型预
测控制的应用领域。
国家自然科学基金国家863重大项目2011aa050201浙江省自然科学基金yl110135钱江人才计划项目2013r10g2010456中央高校基本科研业务费专项资金2013qna4021资助项目学兔兔962仪器仪表学报第34卷型预测控制主要应用于控制系统计算能力较强的大型缓制优化描述采用非增量型优化指标来减少计算量并通慢变化过程的控制而对于控制系统计算能力较弱或者过变换将优化问题转化为带约束二次规划问题进行动态特性较强的对象控制则不太适合模型预测控制
ｔｏｓｏｌｖｅｔｈｉｓｐｒｏｂｌｅｍ．Ｔｈｉｓｎｅｕｒｏｄｙｎａｍｉｃａｌｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｅｘｅｒｔｓｔｈｅａｄｖａｎｔｅａｇｅｓｏｆｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｔｈａｔｎｅｕｒａｌ
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关键词：时滞系统；神经动态优化；模型预测控制
中图分类号：ＴＰ２７３文献标识码：Ａ国家标准学科分类代码：５１０．８０
Ｍｏｄｅｌｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅｃｏｎｔｒｏｌｏｆｔｉｍｅ・ｄｅｌａｙｅｄｒｅｓｔｒａｉｎｔｓｙｓｔｅｍｂａｓｅｄｏｎ
ｎｅｔｗｏｒｋｃａｎｓｏｌｖｅｐｒｏｂｌｅｍｓｉｎｐａｒａｌｌｅｌｌｙａｎｄｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｌｙ，ａｎｄｈａｓｆａｓｔｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｓｐｅｅｄ；ａｎｄｔｈｉｓｍｅｔｈｏｄｃａｎｂｅｕｓｅｄｔｏｓｏｌｖｅａｌｌｋｉｎｄｓｏｆｃｏｍｐｌｉｃａｔｅｄｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｐｒｏｂｌｅｍｓｗｉｔｈｒｅｓｔｒａｉｎｔｓ．Ｅｘｐｅｉｒｍｅｎｔｓｔｕｄｙｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅ
第３４卷第５期２０１３年５月仪器 Fra bibliotek仪表学报
ＣｈｉｎｅｓｅＪｏｕｒｎａｌｏｆＳｃｉｅｎｔｉｆｉｃＩｎｓｔｒｕｍｅｎｔ
Ｖｏ１．３４Ｎｏ．５Ｍａｖ．２０１３
ｎｅｕｒｏｄｙｎａｍｉｃａｉｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ
ＰｅｎｇＹｏｎｇｇａｎｇ，ＷｅｉＷｅｉ，ＷａｎｇＪｕｎ
（．ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＥｌｅｃｔｒｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＺｈｅｊｉａｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｈａｎｇｚｈｏｕ３１００２７，Ｃｈｉｎａ；２．ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｆＭｅｏｃｈａｎｉｃａｌａｎｄＡｕｔｏｍａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＣｈｉｅｓｎｅＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＨｏｎｇＫｏｎｇ，ＨｏｎｇＫｏｎｇ，Ｃｈｉｎａ）