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

真正接触控制一个多月,现记录自己的误区,以警示自己: 1 . 离散与连续 我经常会拿到连续的系统,用离散的方式去控制,然后反复找原因,还是找不到.要记住:离散和连续要分开!!!,网上的例子大都是连续的!!! 重复一下之前的笔记: 装载系统:sys = ss(A,B,C,D) 转化为离散:sysd = c2d(sys,0.1)    0.1为采样时间 方便调用:Ad = sysd.A         Bd = sysd.B 调用内置函数求解Kd和P_lqr: [Kd, P_lqr] = dlqr(

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

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

参考:https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI1NjkxOTMyNQ==&mid=2247486444&idx=1&sn=6538bf1fa74429600d8fa10f4f766a58&chksm=ea1e199edd699088aee4b3c72404649751c60a9901ab71421f64e7125759765193bb4827aa15&scene=0&xtrack=1#rd https://mp.weixin.

参考: Kuhne F , Lages W , Silva J D . Point stabilization of mobile robots with nonlinear model predictive control[J]. 2005. Point Stabilization for Wheeled Mobile Robots Using Model  Predictive Control Gu D , Hu H . Receding Horizon tracking control o

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

Kalman滤波器的历史渊源 We are like dwarfs on the shoulders of giants, by whose grace we see farther than they. Our study of the works of the ancients enables us to give fresh life to their finer ideas, and rescue them from time’s oblivion and man’s neglect.

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

有关代码及word文档请关注公众号“浮光倾云”,后台回复A010.02即可获取 一.单级倒立摆概述 倒立摆是处于倒置不稳定状态,人为控制使其处于动态平衡的一种摆,是一类典型的快速.多变量.非线性.强耦合.自然不稳定系统.由于在实际中存在很多类似的系统,因此对它的研究在理论上和方法上均有重要意义. 单级倒立摆系统(Simple Inverted Pendulum System)是由倒立摆和小车两部分组成.小车依靠直流电动机施加控制力,可以在导轨上左右移动,其控制目标是在有限长导轨上使倒立摆能够稳定

忙碌了一个学期终于放暑假了,小白心情很愉快.然而想起CFD教材上的那些点缀着各种让人眼花缭乱符号的数学公式,整个人就不好了.不过这些事情小白也不好意思去麻烦师兄师姐们,还得靠自己去摸索.正好趁着暑假把这些东西整理一下.小白觉得最基础的CFD理论是流动控制方程,除此之外是各种数值算法. 所谓的流动控制方程,指的是流体流动过程中所需要遵循的物理规 律,最常见的流动控制方程包括质量守恒方程.动量守恒方程与能量守恒方程.针对不同的流动工况,控制方程可能还包括组分守恒方程.湍流方程.状态方程等.然而对于任

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

FDM解常微分方程 问题描述 \[\frac{d^2\phi}{dx^2}=S_{\phi} \tag{1} \] 这是二阶常微分方程(second-order Ordinary Differential Equation, ODE),考虑最简单的情况即\(S=0\),积分后可得\(\phi=c_1x+c_2\),有两个待定系数,因此要求解该方程必须提供两个边界条件(因为方程中不包含时间项,因此无初始条件),例如 \[\phi(x_L)=\phi_L \quad \phi(x_R)=\phi_R

可以用于广告机或者灾害预警,实时广播等行业 这个分控制端和服务端 控制端采用winform编写,服务端采用控制台程序编写 优点在于服务端不用有公网ip,比传统方案方便的多. 也不用租用费用高额的云服务器,采用中国移动的服务进行中转 有需要的可以联系微信nbdx123

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  

%PID Controller clear all; close all; ts=0.001; %采样时间=0.001s  sys=tf(,]); %建立被控对象传递函数 dsys=c2d(sys,ts,'z'); %把传递函数离散化 [num,den]=tfdata(dsys,'v'); % 离散化后提取分子.分母 u_1=0.0;u_2=0.0;u_3=0.0; %输入向量 的初始状态 y_1=0.0;y_2=0.0;y_3=0.0; %输出的初始状态 x=[,,]'; %PID的3个参数K

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.