意大利专家Bemporad的模型预测控制算法详解

"3-qp_explicit.pdf 是一份由意大利专家Alberto Bemporad编写的关于模型预测控制的总结文档，特别关注了二次规划和显式MPC在电池管理系统（BMS）中的SOC估计和永磁同步电机（PMSM）状态估计的应用。这份文档包含了9个章节，并在2021年进行了更新。" 本文档详细介绍了模型预测控制（MPC）的基本概念，包括线性MPC、时变和非线性MPC。MPC是一种先进的控制策略，它通过预测未来系统行为并优化一系列输入来实现对系统的控制。该方法的一个关键部分是二次规划（QP），它在解决MPC中的优化问题时起着核心作用。显式MPC则是预先计算好的控制律，可以显著减少实时计算的复杂性和时间。 课程结构涵盖了以下主题： 1. MPC的基础理论 2. 线性时变和非线性MPC 3. MPC的计算，如二次规划（QP）和显式MPC 4. 混合MPC 5. 随机MPC 6. 数据驱动的MPC 文档中还讨论了MPC的优点和挑战。优点包括其灵活性，能够处理多变量系统、延迟、时变性、不确定性、随机性及非线性问题，并且可以处理输入和输出约束，预览未来的参考值和测量到的扰动。此外，MPC的设计类似于线性二次调节器（LQR），有成熟的离线设计工具和实时代码支持。 然而，MPC也有一些挑战，比如需要一个（简单）模型（通过实验、系统识别、线性化等获得），设计和校准过程中有许多可调整的参数，以及实时实施时可能的计算负担。 对于电池管理系统（BMS）中的SOC（状态-of-charge）估计，MPC能够有效地预测电池的状态，并在满足安全约束的同时优化充放电策略。对于永磁同步电机（PMSM）的状态估计，MPC则能够准确预测电机状态，提高控制系统性能，同时考虑电机的动态特性。 这份文档是理解和应用模型预测控制的宝贵资源，尤其对于那些需要在BMS或PMSM系统中实现先进控制策略的工程师而言。