Модель прогнозирующего управления
-
Основы модельного прогнозирующего управления
- MPC — это метод управления, который использует прогнозирование для оптимизации управления в реальном времени.
- MPC использует математическую модель системы для предсказания будущего состояния и оптимизации управления на основе этих прогнозов.
-
Преимущества и недостатки MPC
- MPC обеспечивает высокую точность управления и адаптивность к изменениям в системе.
- MPC требует значительных вычислительных ресурсов и может быть сложным для реализации.
-
Типы MPC
- Нелинейное MPC использует нелинейные методы оптимизации для управления нелинейными системами.
- Линейное MPC использует линейные методы оптимизации для управления линейными системами.
-
Методы оптимизации в MPC
- Методы оптимизации включают градиентный спуск, метод Ньютона и другие.
- Методы оптимизации могут быть итеративными или основаны на случайном поиске.
-
Применение MPC
- MPC используется в различных отраслях, включая аэрокосмическую, автомобильную и химическую промышленность.
- MPC становится все более популярным благодаря усовершенствованию аппаратного обеспечения и вычислительных алгоритмов.
-
Явное MPC (eMPC)
- eMPC позволяет быстро оценить закон управления, что выгодно отличается от онлайн-MPC.
- eMPC использует метод параметрического программирования для автономного вычисления управляющих воздействий.
-
Надежный MPC
- Надежные варианты MPC учитывают ограниченное возмущение и обеспечивают соблюдение ограничений состояния.
- Существуют различные подходы к созданию надежного MPC, включая минимальный-максимальный ПДК и многоступенчатый ПДК с усиленной трубкой.
-
Коммерчески доступное программное обеспечение MPC
- Существуют коммерческие пакеты MPC, которые предоставляют инструменты для проектирования и настройки контроллеров.
-
Сравнение с LQR
- MPC и LQR имеют различия в оптимизации, стабильности и сложности.
- MPC может справляться с нелинейными системами и ограничениями, в то время как LQR имеет лучшие глобальные свойства стабильности.
Полный текст статьи: