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模型预测控制（model predictive control）

MPC

模型预测控制

线性系统

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126页

模型预测、自动控制领域大牛Alberto Bemporad的博士课程讲义，内容为MPC模型预测控制，讲解了MPC的基本概念，线性系统的MPC理论

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Model Predictive Control

Alberto Bemporad

http://cse.lab.imtlucca.it/~bemporad

Academic year 2017-2018

Course structure

• General concepts of model predictive control (MPC)

• Linear MPC and extensions to time-varying and nonlinear MPC

• MPC computations: quadratic programming (QP), explicit MPC

• Hybrid MPC

• Stochastic MPC

MATLAB Toolboxes:

– MPC Toolbox (linear/explicit/parameter-varying MPC)

– Hybrid Toolbox (explicit MPC, hybrid systems)

Course page:

http://cse.lab.imtlucca.it/~bemporad/mpc_course.html

Model Predictive Control: Basic Concepts

Model Predictive Control (MPC)

prediction model

model-based optimizer

set-points

outputs

inputs

measurements

r(t)

u(t)

y(t)

optimization

algorithm

process

min

Qx + c

s.t. Ax  b

Use a dynamical model of the process to predict its future

evolution and choose the “best” control action

simplified likely

--------------------

a good

t+1

t+1+k

t+N+1

future

predicted outputs

manipulated inputs

t+k

t+N

r(t)

past

Model Predictive Control (MPC)

• At time t: ﬁnd the best control sequence over a future horizon of N steps

min

N−1

∑

k=0

penalty on tracking error

z }| {

∥W

− r(t))∥

penalty on actuators

z }| {

∥W

− u

(t))∥

s.t. x

k+1

= f(x

, u

, t)

= g(x

, u

, t)

constraints on u

, y

= x(t) ⇐ feedback !

optimization problem

• Solve the resulting optimization problem with respect to {u

, . . . , u

N−1

}

• Apply only the ﬁrst optimal move

(

) =

∗

and discard the remaining

samples

• At time t + 1: Get new measurements, repeat the optimization. And so on …

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