实时迭代优化：基于可行扰动的非线性预测控制算法

"基于可行扰动的非线性预测控制时迭代算法设计 (2011年)" 这篇2011年的论文聚焦于非线性模型预测控制（Nonlinear Model Predictive Control, NMPC）领域的一个关键挑战：如何有效地在线解决滚动优化问题。非线性预测控制是一种先进的控制策略，它利用系统的动态模型进行预测，然后在有限的预测时间内优化系统的性能指标。然而，由于非线性系统的复杂性，滚动优化问题通常难以在实时环境下得到精确求解。 作者黄骋、何德峰和俞立提出了一种创新的实时迭代优化算法，该算法基于可行扰动策略。这个策略的核心是将扰动引入滚动优化过程，目的是加速算法的收敛速度，并赋予算法提前终止的能力。扰动策略的引入可以有效地处理优化过程中的局部最优问题，使得控制算法能够在较短的时间内找到接近全局最优的控制输入，同时保持系统的稳定性。 论文通过两个实际应用案例进行了仿真研究，一个是运动小车系统，另一个是连续搅拌反应釜（Continuous Stirred Tank Reactor, CSTR）。这两个案例涵盖了不同的物理系统，展示了算法在动态环境中的适用性和有效性。运动小车的例子涉及复杂的机械运动控制，而CSTR则涉及化学反应过程的控制，这两个应用场景都是非线性控制理论的重要测试平台。 在运动小车的仿真中，算法展示了良好的轨迹跟踪性能和快速响应，证明了其在动态运动控制中的实用性。对于CSTR的仿真，算法能够有效调节反应器内的温度和浓度，验证了其在化学过程控制中的适应性。这些结果表明，基于可行扰动的实时迭代算法不仅能够应对非线性系统的复杂性，还能在实际应用中提供高效的控制性能。 该论文提出的实时迭代算法为非线性预测控制提供了新的解决方案，特别是在处理在线优化问题和提升控制效率方面。这一方法对于工业自动化、过程控制以及其他需要精确控制的领域具有重要的理论与实践意义。