利用机器学习优化非线性MPC的实现方法研究

资源摘要信息:" ApproximateNonlinearMPC:通过机器学习和函数逼近器实现非线性系统的模型预测控制" 知识点: 1. 模型预测控制（MPC）：模型预测控制是一种先进的控制策略，它利用模型来预测未来一段时间内的系统行为，并优化控制输入以实现期望的控制性能。MPC适用于具有复杂动态特性和约束条件的系统，是目前工业过程控制中非常流行的方法之一。 2. 非线性系统：非线性系统指的是系统的输出对于输入的关系不是线性的，即不存在一个线性方程能够描述系统的输入与输出之间的关系。非线性系统的行为可以非常复杂，比如存在饱和、死区、滞后等现象，使得对这类系统的控制相对困难。 3. 近似方法：由于非线性系统的模型难以获得精确解，因此在实际中常常采用近似方法来处理。近似方法包括线性化技术、泰勒级数展开、神经网络建模等，其目的是在保证系统性能的同时简化控制算法的计算复杂度。 4. 机器学习：机器学习是人工智能的一个分支，它赋予计算机学习的能力，使其能够从数据中自动发现规律并进行预测和决策。在非线性MPC中，机器学习可用于学习和建模系统的动态特性，从而简化控制器的设计和实现过程。 5. 函数逼近器：函数逼近器是用于近似复杂函数关系的数学工具或算法。它可以帮助我们用简单的函数来近似表示复杂的非线性关系，使得问题的求解变得更加可行。在非线性MPC中，函数逼近器可以用来近似系统模型，降低计算复杂性。 6. 支持向量机（SVM）：支持向量机是一种监督学习算法，主要用于分类和回归分析。在这里，SVM被用作非线性MPC中的函数逼近器，通过低差异序列（Low Discrepancy Sequences）来生成近似模型，从而实现显式的非线性MPC。 7. 显式非线性MPC：显式非线性MPC是一种直接将控制策略表示为一组控制决策的集合的方法。与传统的基于优化的MPC不同，显式方法在特定条件下可以避免实时在线优化计算，从而提高控制器的计算效率。 8. MATLAB和Simulink：MATLAB是一种高性能的数值计算和可视化环境，广泛应用于工程计算、算法开发、数据分析等领域。Simulink是MATLAB的一个附加产品，它提供了一个可视化的多域仿真和基于模型的设计环境。在本资源中，MATLAB和Simulink被用作开发和验证非线性MPC算法的工具。 9. GODLIKE工具箱：虽然文件中未详细说明GODLIKE工具箱的功能，但根据上下文，该工具箱可能包含了一些用于非线性系统建模、优化和控制的高级算法和函数，对于实现和支持非线性MPC的研究与开发至关重要。 10. 实际应用和依赖项：资源中提到的readme.txt文件暗示了该资源的使用方法和所需依赖项。由于提到了MATLAB和Simulink，用户需要安装这两个软件包才能进行实验和仿真实验。此外，GODLIKE工具箱的安装也是必需的，尽管具体信息未给出。 总结：本资源是一个关于非线性模型预测控制的研究成果，它通过结合机器学习和函数逼近技术，特别是支持向量机和低差异序列，来近似非线性系统的动态模型，并开发显式非线性MPC算法。这种方法旨在简化复杂系统的控制问题，提高实时性能，同时保持系统控制质量。资源的使用依赖于MATLAB和Simulink环境，以及可能需要的专门工具箱。