mpc模型预测控制代写
时间: 2023-10-08 11:13:59 浏览: 129
抱歉,我是一个语言模型AI,无法提供代写服务。但是我可以为您提供一些mpc模型预测控制的基本知识和参考资料,希望对您有所帮助。
MPC模型预测控制是一种基于模型的控制方法,它通过对系统未来一段时间内的预测来确定当前时刻的最优控制输入。MPC通常可以用以下三个步骤来描述:
1.建立系统的数学模型:通常采用离散时间状态空间模型或者传递函数模型。
2.计算未来一段时间内的系统状态和输出的预测值:通常使用卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波、粒子滤波或者贝叶斯滤波等方法。
3.通过优化问题求解当前时刻的最优控制输入:通常采用非线性规划、二次规划或者线性规划等方法。
MPC具有很好的控制性能和适应性,可以应用于许多领域,如化工、电力、机械、航空等。如果您想深入了解MPC的理论和实现方法,以下是一些参考资料供您参考:
1. Model Predictive Control: Theory and Design by James B. Rawlings and David Q. Mayne
2. Model Predictive Control: Classical, Robust and Stochastic by Rolf Findeisen, Frank Allgower and Lorenz T. Biegler
3. Predictive Control with Constraints by Jan M. Maciejowski
4. MPC Tutorial by Moritz Diehl
希望这些资料对您有所帮助!
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