一类跟踪系统的预见预测控制算法的研究
基于预测控制算法的船舶直线路径跟踪
基于预测控制算法的船舶直线路径跟踪随着船舶工业的不断发展，船舶控制技术也在不断地提高。
在船舶控制中，直线路径跟踪是最基本、最重要的控制问题之一。
本文中，我们将介绍预测控制算法在船舶直线路径跟踪中的应用。
预测控制算法是一种典型的先进控制技术，它依靠已知的过去状态和某些假设条件，通过求解未来的状态，来预测将要发生的事件。
在船舶直线路径跟踪中，预测控制算法可以利用过去船舶的状态和输入信息，进而生成一个最优的控制信号，从而保证船舶沿着期望的直线路径行驶。
预测控制算法的核心思想是通过预测模型来预测系统的未来行为。
在船舶直线路径跟踪中，预测模型可以表示为：x(k+1)=Ax(k)+Bu(k)y(k)=Cx(k)其中，x(k)是状态向量，包括船舶的位置、速度、航向角等状态信息；u(k)是船舶的控制输入，包括舵角、推力等；y(k)是观测值，即船舶的位置信息。
预测控制算法的步骤如下：1. 根据预测模型建立预测器。
预测器可以通过最小二乘法或系统辨识等方法来计算。
2. 根据期望的路径信息，选择合适的参考轨迹，并根据预测器和参考轨迹计算出控制输入u(k)。
3. 将控制信号输入到船舶中，实时监测船舶的状态变化，并不断修正参考轨迹和控制输入，最终实现直线路径跟踪。
1. 可以更好地适应船体的非线性特性和不确定性因素。
2. 通过引入优化算法，可以在控制系统中实现高精度的目标跟踪和优化控制。
3. 由于预测控制算法是基于模型的，这种方法更适用于复杂系统的控制，可以实现更大范围的系统控制和优化。
总之，预测控制算法在船舶直线路径跟踪中有着广泛的应用前景。
在实际应用中，根据船体的特性和工作环境，可以灵活地调整参数和控制方式，从而使船舶能够按照期望的路径行进，达到更好的控制效果。
一类跟踪问题中的非线性预测控制方法设计
Ｔｈ ｅ Ｄｅ ｓ ｉ ｇ ｎ Ｏ ｆ ＮＯ ｎ ｌ ｉ ｎ ｅ ａ ｒ Ｍｏ ｄ ｅ ｌ Ｐ ｒ ｅ ｄ ｉ ｃ ｔ ｉ ｖ ｅ Ｃｏ ｎ ｔ ｒ ｏ ｌ
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刊 ，难 点就 在于 跟 踪 问题 中 的非 线 性 预 测 控 制 器 的稳 定性 分 析 相 对 镇 定 问题 中 的稳 定性 分析 来 说 要 难 很
多。
本 文 重 点研 究 了非线 性 系 统 对若 干 稳 定 期望 输 出点 的跟踪 问题 的预 测 控 制方 法 设计 ， 为避 免 直接 就跟 踪 问题 中 的 预测 控 制 器 进 行 稳 定 性 分 析 所 带 来 的 困难 ，将 跟 踪 问题 沿 稳 定 期 望 输 出点 序 列 处 理 为 镇 定 问 题 ，从 而采 用 镇 定 问题 中 的稳 定 性理 论 进 行 稳 定性 分 析和 预 测控 制 器 设计 。最 后 ，用 仿真 算 例验 证 了预 测
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基于模型预测控制的电机系统精确跟踪研究
基于模型预测控制的电机系统精确跟踪研究电机系统精确跟踪是工业控制领域的一个重要研究方向。
基于模型预测控制（Model Predictive Control，MPC）的算法是一种常用的控制策略，它能够在系统具有不确定性和扰动的情况下，实现对电机系统的精确跟踪。
1. 引言电机系统是现代工业中广泛应用的一种电力传动装置。
精确跟踪是电机系统控制中的一个重要问题，能够确保电机系统在给定的参考轨迹下运动。
目前，基于模型预测控制的方法已经在电机系统精确控制中取得了显著的研究成果。
2. 电机系统建模要进行模型预测控制，首先需要对电机系统进行建模。
电机系统通常可以建模为一种多变量、非线性、时变的动态系统。
常用的建模方法包括基于物理方程的状态空间模型和基于数据的系统辨识模型。
通过精确建模，可以准确描述电机系统的动态特性和控制需求。
3. 模型预测控制算法原理模型预测控制算法是一种基于优化理论的控制方法。
其基本原理是通过建立系统的数学模型，预测未来一段时间内的系统行为，并通过求解一个优化问题来获得最优的控制输入。
该优化问题通常包括系统模型、控制目标和约束条件。
通过不断迭代求解优化问题，即可实现对电机系统的精确跟踪控制。
4. MPC在电机系统精确跟踪中的应用基于模型预测控制的方法已经广泛应用于电机系统的精确跟踪控制中。
其中，包括针对不同类型电机的精确跟踪控制方法的研究。
例如，直流电机、交流电机、步进电机等不同类型电机系统的控制方法都可以基于模型预测控制实现精确跟踪。
此外，MPC还可以结合其他控制算法如滑模控制、PID控制等进行联合控制，提高电机系统的精确度和鲁棒性。
5. 模型预测控制算法的性能分析在电机系统精确控制中，对基于模型预测控制算法的性能评价是非常重要的。
通常，通过指标如控制误差、稳定性、抗扰能力等来评价算法的性能。
同时，还需要考虑算法的实时性和计算复杂度，以保证算法在实际应用中的可行性和有效性。
6. 算法优化和改进虽然基于模型预测控制的方法在电机系统精确跟踪中取得了较好的效果，但仍存在一些问题和挑战。
制导与控制系统中的模型预测控制算法研究
制导与控制系统中的模型预测控制算法研究模型预测控制（Model Predictive Control，MPC）是一种先进的控制方法，被广泛应用于制导与控制系统中。
它基于数学模型对系统进行预测，并根据预测结果实时调节控制输入，以达到优化性能的目标。
本文将介绍模型预测控制算法在制导与控制系统中的应用，并着重探讨其研究进展和优势。
首先，我们需要了解制导与控制系统中的模型预测控制算法的基本原理。
它的核心思想是通过预测系统未来的状态和输出，来计算最优的控制输入。
具体而言，MPC通过建立数学模型来描述系统动力学，并将模型纳入优化问题中。
通过求解优化问题，找到最佳的控制输入序列，以最大化系统性能。
然后，根据优化结果中的第一个控制输入，进行实时调节。
这样，反复迭代执行，就实现了对系统的动态控制。
模型预测控制算法在制导与控制系统中的应用非常广泛。
它可以应用于各种领域，如工业过程控制、机器人控制、交通系统控制等。
在工业过程控制中，模型预测控制算法可以对复杂的生产过程进行优化控制，提高生产效率和产品质量。
在机器人控制中，MPC可以对机器人的路径规划和运动控制进行优化，实现更精确、更高效的运动控制。
在交通系统控制中，MPC可以对交通信号灯的灯相序列进行优化，减少交通拥堵和交通事故发生的可能性。
与传统的控制方法相比，模型预测控制算法具有一些明显的优势。
首先，MPC 可以处理非线性系统和具有约束的系统。
传统的线性控制方法往往无法应对非线性系统的复杂性和动态性，而MPC通过建立非线性模型，并将约束条件纳入优化问题，能够更好地应对非线性系统的控制问题。
其次，MPC能够在实时性和性能之间找到平衡。
MPC通过预测系统的未来行为，可以在满足系统性能要求的同时，考虑控制输入的变化范围，提供实时性和性能的平衡。
此外，MPC具有较好的鲁棒性和适应性，可以应对外部扰动和参数变化的影响。
近年来，模型预测控制算法在制导与控制系统中的研究取得了一系列重要的进展。
《2024年基于模型预测控制的无人驾驶车辆轨迹跟踪控制算法研究》范文
《基于模型预测控制的无人驾驶车辆轨迹跟踪控制算法研究》篇一一、引言随着科技的飞速发展，无人驾驶车辆已成为现代交通领域的重要研究方向。
无人驾驶车辆的核心技术之一是轨迹跟踪控制算法，其性能直接影响到车辆的行驶安全和稳定性。
模型预测控制（MPC）作为一种先进的控制策略，在无人驾驶车辆的轨迹跟踪控制中具有广泛的应用前景。
本文旨在研究基于模型预测控制的无人驾驶车辆轨迹跟踪控制算法，以提高无人驾驶车辆的行驶性能和安全性。
二、模型预测控制概述模型预测控制（MPC）是一种基于模型的优化控制策略，通过建立车辆动力学模型和预测模型，实现对未来时刻车辆状态的预测和优化。
MPC具有多约束处理能力、对模型不确定性的鲁棒性以及能处理多目标优化问题的特点，使得其在无人驾驶车辆的轨迹跟踪控制中具有显著优势。
三、无人驾驶车辆轨迹跟踪控制算法研究1. 车辆动力学模型建立为了实现精确的轨迹跟踪控制，首先需要建立准确的车辆动力学模型。
本文采用非线性车辆动力学模型，考虑车辆的纵向、横向以及横摆运动，为后续的轨迹跟踪控制提供基础。
2. 预测模型的构建预测模型是MPC的核心部分，通过对未来时刻车辆状态的预测，实现对轨迹的跟踪控制。
本文采用基于滚动时域的预测方法，通过优化目标函数，实现对未来时刻车辆状态的预测和优化。
3. 控制器设计基于建立的车辆动力学模型和预测模型，设计控制器实现轨迹跟踪控制。
控制器采用MPC算法，通过优化目标函数，实现对未来时刻车辆状态的优化和控制。
同时，考虑到实际道路交通环境的复杂性，本文还引入了约束条件，如速度、加速度等限制，以保证车辆行驶的安全性和稳定性。
四、算法仿真与实验验证为了验证基于模型预测控制的无人驾驶车辆轨迹跟踪控制算法的有效性，本文进行了仿真实验和实际道路测试。
仿真实验结果表明，该算法能够实现对期望轨迹的准确跟踪，具有较好的鲁棒性和稳定性。
实际道路测试结果也表明，该算法能够适应不同道路条件和交通环境，实现安全、稳定的行驶。
基于预测控制算法的船舶直线路径跟踪
基于预测控制算法的船舶直线路径跟踪船舶直线路径跟踪是指船舶在航行过程中按照预定的直线路径进行稳定的跟踪，这是海上航行中非常重要的一项技术。
而基于预测控制算法的船舶直线路径跟踪技术，能够有效地帮助船舶实现精准的路径跟踪，提高船舶的航行安全性和效率。
本文将重点介绍基于预测控制算法的船舶直线路径跟踪技术，探讨其在船舶自动化控制领域中的应用和优势。
一、船舶路径跟踪控制基础船舶路径跟踪控制是通过对船舶的操纵系统进行控制，使船舶在航行过程中能够按照预定的路径进行稳定的跟踪。
在船舶路径跟踪控制中，需要考虑船舶的动力学特性、环境扰动、目标路径等因素，以实现准确的路径跟踪。
传统的船舶路径跟踪控制方法主要包括PID控制、模糊控制和神经网络控制等方法，这些方法在一定程度上能够实现船舶路径跟踪的控制，但存在精度不高、适应性差等问题。
基于预测控制算法的船舶直线路径跟踪技术通过对船舶未来轨迹进行预测，并根据预测轨迹对船舶进行控制，能够有效地解决传统方法存在的问题，实现更加精准的船舶路径跟踪控制。
二、预测控制算法在船舶路径跟踪中的应用基于预测控制算法的船舶直线路径跟踪技术主要包括模型预测控制（MPC）和自适应预测控制（APC）两种方法。
模型预测控制通过对船舶动力学模型进行建模，并预测未来轨迹，然后根据预测轨迹进行优化控制，以实现船舶路径跟踪控制。
自适应预测控制则是通过对船舶动力学参数进行自适应估计，从而实现对船舶路径跟踪的自适应控制。
在船舶直线路径跟踪中，预测控制算法能够有效地克服环境扰动和动力学非线性等因素对路径跟踪的影响，提高船舶路径跟踪的精度和稳定性。
预测控制算法还能够实现对船舶动力系统和控制系统的优化，提高船舶的航行效率和能耗效率。
相对于传统的船舶路径跟踪控制方法，基于预测控制算法的船舶直线路径跟踪技术具有以下优势：1. 高精度：预测控制算法能够通过对未来轨迹的预测，实现对船舶路径的精确跟踪，提高路径跟踪的精度和稳定性。
智能控制系统中的模型预测算法研究
智能控制系统中的模型预测算法研究智能控制系统是指利用信息技术、计算机技术和智能技术，对工业系统、交通运输系统、机器人系统等进行自动控制和智能决策的系统。
模型预测算法是智能控制系统中的一种重要算法，它基于过去的输入输出数据，预测系统的未来输出，并根据预测结果对系统进行控制。
本文将围绕智能控制系统中的模型预测算法展开，从算法理论基础、应用实践与研究现状、未来发展趋势等方面进行探讨。
一、算法理论基础模型预测算法（Model Predictive Control，MPC）是一种基于模型预测的控制算法。
它在每个控制周期内，根据系统的动态数学模型，预测一定时间内的系统输出，并根据最优性能指标对输入信号进行优化。
模型预测算法一般包括以下步骤：1. 建立系统数学模型，确定控制目标。
2. 预测未来一定时间内的系统输出（状态预测）。
3. 根据离散化的控制器模型计算出最优输入序列。
4. 将最优输入序列映射到实际输入（控制信号）。
整个过程是一个长期优化的过程，在每一个控制周期内，都会根据最新的数据重新预测和优化。
二、应用实践与研究现状模型预测算法在过程控制、机器人控制、交通控制等领域得到了广泛应用。
例如，在化工、电力等行业，模型预测算法能够优化生产过程，提高生产效率和产品质量。
在机器人控制方面，模型预测算法可以控制机器人的位置、姿态等状态，实现精准的动作。
同时，它也被用于交通控制，优化交通流量，减少交通拥堵。
在算法的应用研究方面，模型预测算法已经经过了多年的发展，成为控制领域中一个成熟的算法。
研究者们将其应用于诸多领域，进一步拓展了其应用范围。
目前，该算法结合了计算机科学、数学、控制工程等多学科交叉，得到了广泛的研究和探讨。
三、未来发展趋势未来，在工程领域中，智能化与自动化将成为主流趋势，模型预测算法也将得到进一步应用和发展。
同时，该算法面临着以下几个问题：1. 提高算法精度，减小误差：在模型预测算法中，计算精度往往受到数值计算的误差影响。
移动机器人控制系统设计
一、绪论（一)引言移动机器人技术是一门多科学交叉及综合的高新技术,是机器人研究领域的一个重要分支，它涉及诸多的学科,包括材料力学、机械传动、机械制造、动力学、运动学、控制论、电气工程、自动控制理论、计算机技术、生物、伦理学等诸多方面。
第一台工业机器人于20世纪60年代初在美国新泽西州的通用汽车制造厂安装使用。
该产品在20世纪60年代出口到日本，从20世纪80年代中期起，对工业机器人的研究与应用在日本迅速发展并步入了黄金时代。
与此同时，移动机器人的研究工作也进入了快速发展阶段。
移动机器人按其控制方式的不同可以分为遥控式、半自动式和自主式三种；按其工作环境的不同可以分为户外移动机器人和室内机器人两种。
自主式移动机器人可以在没有人共干预或极少人共干预的条件下，在一定的环境中有目的的移动和完成指定的任务。
自主式移动机器人是一个组成及结构非常复杂的系统，具有加速、减速、前进、后退以及转弯灯功能，并具有任务分析，路径规划,导航检测和信息融合，自主决策等类似人类活动的人工智能。
（二）移动机器人的主要研究方向1.体系结构技术1)分布式体系结构分布式体系结构【1。
2.3】是多智能体技术在移动机器人研究领域的应用。
智能体是指具有各自的输入、输出端口，独立的局部问题求解能力，同时可以彼此通过协商协作求解单个或多个全局问题的系统。
移动机器人系统，特别是具有高度自组织和自适应能力的系统，它们的内部功能模块与智能体相仿，因此可以应用多智能体技术来分析和设计移动机器人系统的结构，实现系统整体的灵活性和高智能性。
在分布式体系结构中，各个功能模块具有不同的输入输出对象和自身的不同功能，并行各工作，整个系统通过一个调度器实现整体的协调，包括制定总体目标、任务分配、运动协调和冲突消解等。
2）进化控制体系结构面对任务的复杂性和环境的不确定性以及动态特性，移动机器人系统应该具有主动学习和自适应的能力。
将进化控制的思想融入到移动机器人体系结构的设计中，使得系统哎具备较高反应速度大的同时,也具备高性能的学习和适应能力。
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Preview Predictive Control for a Class of Following Systems
WU Hai and ZONG Ming
( Institute of Control & System Engineering , Shenyang University of Technology · Shengang, 110023 , P . R. China)
[ 3] [2 ] [ 1]
存在 , 例如工件切削深度的变化 、材质不均 、 机床本 身的非线性等[ 7] . 预测控制是 70 年代后期出现的一类新型计算 机控制算法[ 8] , 它在工业过程控制中显现出良好的 控制性能 , 它的滚动优化 、 反馈校正策略使系统品质 具有鲁棒性 . 对于目标轨迹部分已知的跟踪情况 , 如 果直接应用预测控制 , 而不考虑变化规律已知的输 入 , 把它当作不可知干扰用反馈形式加以校正 , 显然 是不合理的 ; 因为反馈校正只有当误差产生后才能 起作用 , 带 有一定的被动性 , 延长了系 统的动态过 程. 而且采用非因果关系的误差预报和校正 , 不能充 分利用这部分误差产生的因果信息 . 本文提出了一种预见预测控制算法 , 它克服了 两者的不足 , 适用于一类未来轨迹 已知( 或部分已 知) 的跟踪控制
535
2 系统与预见控制设计( System and preview control design)
被控对象用状态方程表示即为 x( k +1)= Ax ( k )+Bu( k) , y( k )= Cx ( k) . 定义误差信号为 e( k )= R ( k )- y ( k) , 其中 R ( k )为理想轨迹 . 写出扩展误差系统 e( k +1) Δx ( k +1) = Im 0 -B B 或写成 X 0( k +1)= Υ X 0 +G Δu( k )+ GR ΔR ( k +1) . ( 3b) 对于( 3) 式 , 设未来 P 步的轨迹 R ( k) …R ( k +P)已 知 , 取性能指标 J =
( 1)
( 2)
-CA A
e( k) Δx( k) Im 0
+
Δu( k )+
ΔR ( k +1) , ( 3a)
k) QX 0( k )+Δu T( k) H Δu( k) ] , 0( ∑ [ XT ( 4)
∞
其中 : Q — 半正定矩阵 , H — 正定矩阵 ; 我们取 1 Q = 0 0
吴 海 宗 鸣
于锡存 徐心和
摘要 : 在数控加工 、机器人焊切割等一 类应用的轨迹跟踪问题中 , 未来目标轨迹信息对于提 高跟踪精度具有十 分重 要的意义 . 本文提出的预见预测控制算法 , 充分利用 未来信 息 , 能够克服 模型误 差等干 扰 . 仿 真结论 表明该 方 法能够大幅度提高系统的跟踪精度 , 说明了该方 法的有效性和实用性 . 关键词 : 预测控制 ;预见控制 ; 跟踪误差 ;CNC 机床 文献标识码 : A
3 预见预测控制器的设计( Design of preview predictive control)
对象的输入通常可分为两类 . 一类是可控输入 ,
=
. y pre( k +p)
536
控制理论与应用
18 卷
P 为优化时域( 即为已知轨迹步长) , M 为控制量的变 化次数 , W 为阶跃响应系数 wi 组成的 P ×M 维动态矩 阵 , 一般规定 M ≤ P ≤ N , 取 K 时刻的性能指标为 : minJ ( k) =‖ R P( k) y PM( k) ‖2 k) ‖2 Q +‖ΔuM( H , 其中 R P( k )=[ R ( k +1)… R ( k + P) ] , Q = diag( q1 … qP ) , H = diag( h 1 … hM) . 在不考虑约束条件的情况下 , 可得控制向量 : Δu M( k )=
1 引言( Introduction)
在高档数控机床 、 机器人弧焊装置 、 汽车悬架控 制等一类应用中 , 曲线的跟踪控制具有其特性 , 即轨 迹部分已知 、 或全部已知 . 这使其控制器的设计 , 也 有别于通常意义下的跟踪控制 . 因为已知的目标轨 迹是提高控制精度的重要信息 . 这一类控制定义为 预见 控 制 ( preview control ) 或 前 瞻 控 制( lookahead control) . 预见控制思想 , 源于 T . B. Sheridan 1966 年提出 三种预见控制的模型 . Bender 应用 Wiener 滤波原 理解决了一类预见控制的问题 , 并应用于汽车悬架 控制
2001 年 8 月
第 18 卷第 4 期
控制理论与应用 CONTROL THEORY AND APPLICATIONS
Vo1 . 18 , No . 4 Aug . , 2001
文章编号 : 1000 -8152( 2001) 04 -0534-05
一类跟踪系统的预见预测控制算法的研究
( 沈阳工业大学自动控制与系统工程研究所·沈阳 , 110023) ( 东北大学控制仿真研究中心·沈阳 , 110006)
[ 9 ～ 12 ]
. P. K. Kulkani 研究了有限预见系统的优化控
制 . E. Mosca 等归纳了确定性系统线性二 次型预 见跟踪控制问题 . 预见控制的应用通常基于优化控 制理论
[ 4]
, 本文作者基于轮廓误差概念提出了机床
[ 5 , 6]
. 在本文的第二部分 , 讨论最优
进给伺服系统的预见控制 , 它在原有闭环系统中用 作前馈控制 , 用来改变系统的动态响应 , 这种方 法的缺点是在系统存在模型误差和外界干扰的情况 下的鲁棒性差 . 这种情况在机床加工等应用中普遍
d T[ RP ( k )-y P0 ( k )- y pre P ] . 其中 P 维行向量 : T T d T = cT WT QW +H ) W Q 0( c 0 =[ 1 0 … 0] , d T 可 以一 次 离线 计 算 . 则 应 用即 时 的控 制 增 量 Δu ( k) , 在其作用下的输出预测值为 y N 1( k )= y N 0( k )+w Δu ( k) . 反馈校正是预测控制中用以消除模型失配 、环境干 扰的重要方法 . 因为实际测量值 y ( k +1)与模型预 测输出 y N 1( k +1 |k ) 之间存在误差 e( k +1)= y ( k +1)-y N 1( k +1 |k ) . 采用加权的方法 , 修正对未来输出的预测初始值 : y cor( k +1)= y N 1( k )+he ( k +1) , 其中 y cor( k +1 |k +1) y cor( k +1)= y cor( k +N |k +1) 校正向量 h = h[ h 1 … hN ] T , 并定义位移矩阵 : 0 S = 0 0 测值 : y N 0( k +1)= S y co r( k +1) . 整个控制过程就按这种预见控制结合反馈校正的滚 动优化方式反复进行 . 0 … 0 0 1 1 1 0 , .
YU Xichun and XU Xinhe
( Institute of Control &Simulation , Northeastern University · Shenyang , 110006 , P . R. China)
Abstract :Future information is very important to improve following accuracy in a class of computerized numerical control)machining , welding . A novel preview predictive control is proposed , to make the best use of future trajectory information .Meanwhile overcome modeling error and disturbance . Simulation shows the new method can improve system following accuracy distinctly . Key words :predictive control ; preview control ;following error ; CNC lathe
P
0 0 …
…
0 0 ,
[7 ] 这里我们基于动态矩阵控制( DMC) 实现 PPC
…
( preview predictive control) 控制 . 系统的阶跃响应矩 阵定义为 : w =[ w0 , w1 , … , wN ] T . 它可由系统的阶 跃响应得到 , 该矩阵 构成 DMC 的 预测模型 , N 是阶跃响应的截断点 , 称为建模时域 长度 , N 的选择应该使过程响应值接近其稳态值 , 即 wN = w ∞ . 由初始预测值 y P0( k )利用预测模型 , 得 到 Δu pre 和控制增量 ΔNM 共同作用下 p 个时刻的预 测值 y PM . 得到 y PM( k )= y P0( k )+ A ΔuM( k )+y pre P , yM( k+ 1| k) y PM( k )= 其中 : w1 W = wM wP y pre( k) … w1 … wP -M+1 ,
pre yP
以使跟踪误差 e 最小 . 根据最优控制原理 Δu pre( k )= 其中 F 0 =-[ H +G PG]