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

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  

使用MPC的原因:

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.

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

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

FESTUNG模型介绍-1.对流方程求解 1. 控制方程 对流问题中,控制方程表达式为 \[\partial_t C + \partial_x (u^1 C) + \partial_y (u^2 C) = 0, \quad \mathrm{in} \; \Omega \] 其中边界处包含 Dirichlet 和 Neumann 边界条件,分别为 \[\begin{array}{cl} C = C_D & \mathrm{on} \; \partial \Omega_D, \\ - \nabla

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

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

数值优化(Numerical Optimization)学习系列-无梯度优化(Derivative-Free Optimization) 2015年12月27日 18:51:19 下一步 阅读数 4357更多 分类专栏: 数值优化   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/fangqingan_java/article/details/48946903 概述 在实际应用中,有些目

基于估计的无约束预测控制 1.引言 基本上这两个部分都是在线性理论的框架下,利用状态空间法来建模.求解控制律.状态空间模型在理论分析上具有很强的优越性,但实际应用中能直接准确且经济地获取系统状态并不容易.有些状态,尤其是温度(如火箭喷口温度等)只能间接估计,因此我们可以使用状态观测器来重构一个易于实现的系统来模拟原系统的状态. 具体的做法是,先利用原系统可以测量的变量,如系统可测输入输出,使得在一定条件下满足估计的状态与原状态渐进等价,随后利用观测器重构的系统设计控制律. 观测器收敛条件 在设计

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

7.5 状态空间平均 现有文献中已经出现了很多变换器交流建模的方法,其中包括电流注入法,电路平均和状态空间平均法.尽管某种特定方法的支持者可能更愿意使用该方法去建模,但所有方法的最终结果都是等效的.并且所有人都具有这样的共识:平均和小信号的线性化是对PWM变换器建模的关键步骤. 本节将介绍文献中提到的状态空间平均法(S.´Cuk, Modeling, Analysis, and Design of Switching Converters, Ph.D. thesis, California In

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

1. AR模型概念观       AR模型是一种线性预测,即已知N个数据,可由模型推出第N点前面或后面的数据(设推出P点),所以其本质类似于插值,其目的都是为了增加有效数据,只是AR模型是由N点递推,而插值是由两点(或少数几点)去推导多点,所以AR模型要比插值方法效果更好. 数字信号处理功率谱估计方法分经典功率谱估计和现代功率谱估计,现代功率谱估计以参数模型功率谱估计为代表,参数功率谱模型如下: u(n) ——>  H(z)   ——> x(n) 参数模型的基本思路是: —— 参数模型假设研究

Python小白的数学建模课-B4. 新冠疫情 SIR模型 传染病的数学模型是数学建模中的典型问题,常见的传染病模型有 SI.SIR.SIRS.SEIR 模型. SIR 模型将人群分为易感者(S类).患病者(I类)和康复者(R 类),考虑了患病者治愈后的免疫能力. 本文详细给出了 SIR 模型微分方程.相空间分析的建模.例程.结果和分析,让小白都能懂. 『Python小白的数学建模课 @ Youcans』带你从数模小白成为国赛达人. 1. 疫情传播 SIR 模型 传染病的传播特性不可能通过真实的

一般来说,控制器的设计,分为控制框架的选取,跟参数的优化.自适应控制.预测控制.模糊控制等,跟PID一样,是控制算法(我习惯称为控制框架). 而粒子群.遗传算法(类似的还有蚁群算法.神经网络,还有机器学习.人工智能中的很多方法)是优化方法,本来跟控制没关系,只不过有时被拿来参数优化,本来就不是为控制器设计而发明的,只不过是在确定了控制框架之后,控制器的设计问题,转为一个优化问题.于是就用优化算法来解,问题是物理意义不明确,很难调出好效果,很多时候只是组合组合发论文,即使能用,也对模型的精度,以及

内容: 调试强化学习算法(RL算法) LQR线性二次型调节(french动态规划算法) 滤波(kalman filters) 线性二次高斯控制(LGG) Kalman滤波器 卡尔曼滤波(Kalman filtering)一种利用线性系统状态方程,通过系统输入输出观测数据,对系统状态进行最优估计的算法.由于观测数据中包括系统中的噪声和干扰的影响,所以最优估计也可看作是滤波过程. 斯坦利·施密特(Stanley Schmidt)首次实现了卡尔曼滤波器.卡尔曼在NASA埃姆斯研究中心访问时,发现他的方

MATLAB中文论坛帖子整理(GUI) 目   录  1.GUI新手之——教你读懂GUI的M文件... 10 2.GUI程序中改变current directory引起的问题... 15 3.GUI中h0bject和handles 的区别... 16 4.handles结构中句柄和对象的关联问题... 17 5.Matlab利用定时器连续显示图片的问题... 19 5-1.GUI中实现在图片任意位置上标注text. 22 5-2.使用edit的另外一种callback. 22 6.MATLAB

先进过程控制(APC)技术作为在生产装置级的信息化应用,在优化装置的控制水平和提高生产过程的管理水平的同时,还为企业创造了可观的经济效益. 1.什么是APC 先进过程控制,简称APC,并不是什么新概念.它仅仅只是一大类区别于经典控制的控制方法的统称,包含的内容非常丰富.从广泛的概念上来讲,能够获得比经典PID控制更好的控制效果的控制策略都可以称之为先进控制技术. 一般来讲,我们通常所说的APC大致包含有三大类别的内容:一是传统的先进控制技术,比如变增益控制.时滞补偿控制.解耦控制.选择性控制等:

参考资料及致谢 本文的绝大部分内容转载自以下几篇文章,首先向原作者致谢,希望自己能在这些前辈们的基础上能有所总结提升. 1. 运动规划/路径规划/轨迹规划的联系与区别 https://blog.csdn.net/wx545644217/article/details/54175035 一.基本概念 运动规划Motion Planning 路径规划Path Planning 轨迹规划Trajectory Planning 运动规划由路径规划(空间)和轨迹规划(时间)组成,连接起点位置和终点位置的序