mpc模型预测控制 混合动力

### 模型预测控制(MPC)在混合动力系统中的应用

#### 背景介绍
混合动力系统的复杂性和动态特性使得传统的控制器难以实现最优的能量管理策略。为了提高效率并减少排放，模型预测控制(Model Predictive Control, MPC)[^1]作为一种先进的优化算法被广泛应用。

#### 工作原理
MPC的核心在于构建一个精确的动力学模型来描述系统的未来行为，并在此基础上求解有限时间内的最优控制序列。对于混合动力系统而言，这通常涉及到电池、发动机和其他储能设备之间的能量分配决策过程。具体来说：

- **建模阶段**：建立车辆行驶工况下的功率流网络模型以及各部件的工作特性的数学表达式；
- **在线优化**：根据当前时刻的状态变量（如SOC），结合预先设定的目标函数（通常是燃油经济性或排放量最小化）和约束条件，在线计算下一时间段内最合适的操作指令；

该方法能够有效应对非线性强耦合等问题，并且可以灵活调整参数以适应不同驾驶循环的要求。

% MATLAB代码示例：简单的MPC框架用于HEV能量管理
function u = mpc_controller(x,k)
    % 定义目标函数J(待优化的成本)，例如燃料消耗最低
    J = @(u) fuel_consumption(u,x);
    
    % 设置边界限制
    lb = [umin]; ub=[umax];
    
    % 利用内置函数fmincon进行数值寻优
    options=optimset('Display','off');
    [~,u_opt]=fmincon(J,[0],[],[],Aeq,beq,lb,ub,[],options);

end

上述MATLAB脚本展示了如何定义一个基本的MPC控制器结构，其中`fuel_consumption()`代表具体的成本评估子程序，需依据实际物理机制设计而成。