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

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

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.

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

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:

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

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

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

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:

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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

Apollo规划模块 自动驾驶公开课 | Apollo 2.5自动驾驶规划控制 : 这篇资料比较早,但是把EM Planner和Lattice Planner这两种在资料上经常看到的算法的来历和大概原理讲得很清楚.EM Planner是Apollo1.5时就出现了,Lattice Planner是Apollo2.5时加入的.社群分享内容 | Lattice Planner规划算法 : 这篇资料大概了解一下Lattice Planner.分享回顾 | Apollo 轨迹规划技术分享 :这篇及以下两

转载请声明转载地址:http://www.cnblogs.com/Rodolfo/,违者必究. 一个典型的虚拟现实系统主要由计算机.输入/输出设备.应用软件和数据库等部分组成. 1.计算机 在虚拟现实系统中,计算机起着至关重要的作用,可以称之为虚拟现实世界的心脏.它负责整个虚拟世界的实时渲染计算,用户和虚拟世界的实时交互计算等功能.由于计算机生成的虚拟世界具有高度复杂性,尤其在大规模复杂场景中,渲染虚拟世界所需的计算机量级为巨大,因此虚拟现实系统对计算机配置的要求非常高. 2.输入/输出设备 虚

MATLAB                                                                    矩阵实验室 7.0.1 Simulink                                                                   仿真 6.1 Aerospace   Blockset                                                  太空模块 1.6.1 B

MATLAB MATLAB[1]  是美国MathWorks公司出品的商业数学软件,用于算法开发.数据可视化.数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境,主要包括MATLAB和Simulink两大部分. MATLAB是matrix&laboratory两个词的组合,意为矩阵工厂(矩阵实验室).是由美国mathworks公司发布的主要面对科学计算.可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境.它将数值分析.矩阵计算.科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的

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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

http://blog.sina.com.cn/s/blog_57235cc701012kfb.html Toolbox工具箱 序号 工具箱 备注   数学.统计与优化   1 Symbolic Math Toolbox 符号数学工具箱 2 Partial Differential Euqation Toolbox 偏微分方程工具箱 3 Statistics Toolbox 统计学工具箱 4 Curve Fitting Toolbox 曲线拟合工具箱 5 Optimization Toolbox