mpc模型预测控制案例

2024-11-10

MPC学习笔记1：基于状态空间模型的预测控制（1）

MPC调节器 1.给定一个由状态空间法描述的离散系统: MPC控制器与其他线性二次调节器(LQR)的区别就在于其可以很好的将系统动态约束纳入考虑. 采样周期Ts控制了算法的效率,太大会错过很多系统运行时的细节(扰动),太小又使得计算量变大.合适的取值应该取上升时刻Tr的5%-10%,或取调节时间的百分之十,在过渡时间内采样5-16次. 2.MPC的基本运行机理: 1)预测系统未来动态求解 2)优化问题 3)解的第一个元素作用于系统 4)滚动时域.重复进行 3.预测按照运行机理的第一步,在给定系

无人驾驶——4.控制之MPC模型预测控制

源自:<无人驾驶无人驾驶车辆模型预测控制>——龚建伟参考:https://wenku.baidu.com/view/8e4633d519e8b8f67c1cb9fa.html 0.车辆模型汽车的车轮转角为δf 分别做垂直于后轮和前轮的射线,这两根射线会交于O点,两轮模型会绕O点进行运动,在短时间dt内,可以认为O点不动.连接O点和汽车的质心成一条线段,实际汽车的运动方向v将垂直于该线段.运动方向ψ与车身方向所成的夹角β,这个角度一般称为偏航角. β 可以由如下公式计算求得假设t时刻的汽车

MATLAB模型预测控制（MPC,Model Predictive Control）

模型预测控制是一种基于模型的闭环优化控制策略. 预测控制算法的三要素:内部(预测)模型.参考轨迹.控制算法.现在一般则更清楚地表述为内部(预测)模型.滚动优化.反馈控制. 大量的预测控制权威性文献都无一例外地指出, 预测控制最大的吸引力在于它具有显式处理约束的能力, 这种能力来自其基于模型对系统未来动态行为的预测, 通过把约束加到未来的输入.输出或状态变量上, 可以把约束显式表示在一个在线求解的二次规划或非线性规划问题中. 模型预测控制具有控制效果好.鲁棒性强等优点,可有效地克服过程的不确定性.

一个模型预测控制（MPC）的简单实现

1 生活中的启示情景如下:你们团队每天早晨开一次例会,主要会议内容是你汇报工作进度,领导根据工作目标和工作进度,制定当天的工作计划,你领到工作计划后开始工作.每天都这样周而复始,从领导的角度看,这件工作实现了"闭环",工作进度"可控",这就是闭环控制系统. 图1 闭环控制系统不同的领导(控制器)水平有高又低,按照介绍控制器先踩一脚PID的国际惯例,设: 则PID控制器的控制律为: 从该控制律中我们可以看到PID的两个问题: 1, PID控制器不具有"前

【控制】模型预测控制 MPC 【合集】Model Predictive Control

1.模型预测控制--运动学模型 2.模型预测控制--模型线性化 3.模型预测控制--模型离散化 4.模型预测控制--预测 5.模型预测控制--控制律优化二次型优化 6.模型预测控制--反馈控制 7.模型预测控制--carsim&simulink联合仿真 8.模型预测控制--反馈控制 9.模型预测控制--反馈控制

Wolsey“强整数规划模型”经典案例之一单源固定费用网络流问题

Wolsey“强整数规划模型”经典案例之一单源固定费用网络流问题阅读本文可以理解什么是“强”整数规划模型. 单源固定费用网络流问题见文献[1]第13.4.1节(p229-231),是"强整数规划建模“的极好案例. 本文是本博客原创,本博客不转贴他人作品. 单源固定费用网络流问题(The Signle Source Fixed Charge Network Flow Problem) 单源固定费用网络流问题:给定一个有向网络 (边数为m,节点数n),网络上只有一个流量流入节点(标记为1),但有若

模型预测控制（MPC）简介

1.引言在当今过程控制中,PID当然是用的最多的控制方法,但MPC也超过了10%的占有率.MPC是一个总称,有着各种各样的算法.其动态矩阵控制(DMC)是代表作.DMC采用的是系统的阶跃响应曲线,其突出的特点是解决了约束控制问题.那么是DMC是怎么解决约束的呢?在这里只给出宏观的解释,而不做详细的说明.DMC把线性规划和控制问题结合起来,用线性规划解决输出约束的问题,同时解决了静态最优的问题,一石二鸟,在工业界取得了极大的成功. 2.作用机理 MPC作用机理描述为:在每一个采用时刻,根据获得的

模型预测控制 MPC

使用MPC的原因:

以两种异步模型应用案例，深度解析Future接口

摘要:本文以实际案例的形式分析了两种异步模型,并从源码角度深度解析Future接口和FutureTask类. 本文分享自华为云社区<[精通高并发系列]两种异步模型与深度解析Future接口(一)!>,作者:冰河 . 本文以实际案例的形式分析了两种异步模型,并从源码角度深度解析Future接口和FutureTask类,希望大家踏下心来,打开你的IDE,跟着文章看源码,相信你一定收获不小! 一.两种异步模型在Java的并发编程中,大体上会分为两种异步编程模型,一类是直接以异步的形式来并行运行其

手写数字识别 ----Softmax回归模型官方案例注释（基于Tensorflow,Python）

# 手写数字识别 ----Softmax回归模型 # regression import os import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data data = input_data.read_data_sets("/tmp/data/", one_hot=True) # 获取数据 mnist是一个轻量级的类,其中以Numpy数组的形式中存储着训练集.验证集.测试集. #

SPSS—非线性回归(模型表达式)案例解析

非线性回归过程是用来建立因变量与一组自变量之间的非线性关系,它不像线性模型那样有众多的假设条件,可以在自变量和因变量之间建立任何形式的模型非线性,能够通过变量转换成为线性模型——称之为本质线性模型,转换后的模型,用线性回归的方式处理转换后的模型,有的非线性模型并不能够通过变量转换为线性模型,我们称之为:本质非线性模型还是以“销售量”和“广告费用”这个样本为例,进行研究,前面已经研究得出:“二次曲线模型”比“线性模型”能够更好的拟合“销售量随着广告费用的增加而呈现的趋势变化”,那么“二次

flex 弹性盒子模型一些案例.html

Flexbox是布局模块,而不是一个简单的属性,它包含父元素和子元素的属性. Flex元素是可以让你的布局根据浏览器的大小变化进行自动伸缩. 自适应导航 <ul class="navigation"> <li><a href="#">首页</a></li> <li><a href="#">简介</a></li> <li><

HTML学习笔记 w3sCss盒子模型应用案例（div布局）第十一节（原创）参考使用表

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css笔记16：盒子模型的入门案例

1.案例一: 效果图如下: (1)box1.html <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"> <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"> <head> <met

MPC算法

MPC算法一. 引言在工程技术方面,MPC全称可指Model Predictive Control模型预测控制(又称RHC, Receding Horizon ). 模型预测控制算法一种进阶过程控制方法,自1980年以来开始在化工炼油等过程工业得到应用,并在经济领域开始得到应用. MPC是一种多变量控制策略,其中涉及了: 过程内环动态模型:控制量的历史数值:在预测区间上的一个最优值方程J.最优控制量可由以上各量求出. MPC最大的特点在于,相对于LQR控制而言,MPC可以考虑空间状

Apollo代码学习(七)—MPC与LQR比较

前言 Apollo中用到了PID.MPC和LQR三种控制器,其中,MPC和LQR控制器在状态方程的形式.状态变量的形式.目标函数的形式等有诸多相似之处,因此结合自己目前了解到的信息,将两者进行一定的比较. MPC( Model predictive control, 模型预测控制 ) 和 LQR( Linear–quadratic regulator,线性二次调解器 ) 在状态方程.控制实现等方面,有很多相似之处,但也有很多不同之处,如工作时域.最优解等,基于各自的理论基础,从研究对象.状态方程

Matlab解析LQR与MPC的关系

mathworks社区中的这个资料还是值得一说的. 1 openExample('mpc/mpccustomqp') 我们从几个角度来解析两者关系,简单的说就是MPC是带了约束的LQR. 在陈虹模型预测控制一书中P20中,提到在目标函数中求得极值的过过程中,相当于对输出量以及状态量相当于加的软约束而模型预测控制与LQR中其中不同的一点,就是MPC中可以加入硬约束进行对状态量以及输出量的硬性约束形如:S.T.表示的硬性约束,在LQR中没有这一项下面我们从代码的角度解析这个问题:1, 定义被控

R语言解读多元线性回归模型

转载:http://blog.fens.me/r-multi-linear-regression/ 前言本文接上一篇R语言解读一元线性回归模型.在许多生活和工作的实际问题中,影响因变量的因素可能不止一个,比如对于知识水平越高的人,收入水平也越高,这样的一个结论.这其中可能包括了因为更好的家庭条件,所以有了更好的教育:因为在一线城市发展,所以有了更好的工作机会:所处的行业赶上了大的经济上行周期等.要想解读这些规律,是复杂的.多维度的,多元回归分析方法更适合解读生活的规律. 由于本文为非统计的专业

(转)iOS Wow体验 - 第六章 - 交互模型与创新的产品概念(2)

本文是<iOS Wow Factor:Apps and UX Design Techniques for iPhone and iPad>第六章译文精选的第二部分,其余章节将陆续放出.上一篇:Wow体验 - 第六章 - 交互模型与创新的产品概念(1) 关于本套译文分享的详情及目录结构,请参考iOS Wow体验 - 译文分享说明. 全文由C7210自发翻译(编译),并首发于Beforweb.com,如需转载,请注明译者及出处信息.英文原书版权由Apress所有,中文引进版的版权由相关出版社所有.

qt模型学习

# -*- coding: utf-8 -*- # python:2.x __author__ = 'Administrator' from PyQt4.Qt import * from PyQt4.QtGui import * from PyQt4.QtCore import * import sys,os #Qt 模型类 """ 在模型/视图中,模型提供了一个标准操作供视图和委托(view/delegate)来访问数据,由类QAbstractItemModel定义的无论

CSS 常用语法与盒模型分析

CSS基础知识 CSS规则由两个主要的部分构成:选择器,以及一条或者多条声明 selector { property: value; property: value; ... property: value } h1 {color:red; font-size:14px;} 在上面的CSS代码中 h1 是选择器 {color:red;front-size:14px;} 是声明 color是属性名称 red是属性值 color:red; 被称为一个声明每个声明由一个属性和一个值组成.select

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