ARM-Linux平台上的显式模型预测控制实验与实现

本文主要探讨了基于ARM-Linux平台的显式模型预测控制算法的实现与应用。ARM-Linux平台作为一种嵌入式操作系统，被用于构建一个实物仿真控制系统，用于对显式模型预测控制算法进行实验研究。显式模型预测控制相较于传统的隐式方法，显著简化了在线计算过程，通过将优化计算任务转变为在线数据搜索，提高了计算速度并减少了计算时间。 文章首先介绍了实验背景，即在实时性强、资源有限的ARM-Linux环境下，显式模型预测控制算法的优势在于其高效的在线处理能力。作者重点描述了以下几个关键部分： 1. **在线计算过程**：在ARM-Linux平台上实现了显式模型预测控制算法的在线运行，这使得算法能够实时响应控制系统的状态变化，减少了对实时性能的依赖。 2. **离线计算步骤**：文章详细阐述了离线阶段如何对被控系统进行建模和分析，以获取所需的控制规律，这部分工作对于保证在线控制的有效性和稳定性至关重要。 3. **实物仿真控制系统设计**：整体系统结构的设计包括如何集成显式控制规则库、接口函数以及ARM-Linux平台，确保了整个控制流程的协调运作。 4. **状态分区与控制规律库**：被控系统的状态被划分为多个区域，并针对每个区域设计了对应的显式线性控制策略，这种分区策略有助于提高控制效率。 5. **接口函数结构**：文中讨论了接口函数如何将离线计算的结果与在线控制过程无缝对接，确保了控制算法的执行流畅性。 6. **ARM-Linux环境下的控制系统结构**：文章深入剖析了在ARM-Linux环境中，如何构建和优化控制系统，以适应嵌入式设备的硬件限制。 7. **控制效果展示**：最后，作者给出了基于ARM-Linux平台的显式模型预测控制算法的实际应用结果，证明了该算法在实际环境中的有效性和性能提升。 这篇文章提供了显式模型预测控制在ARM-Linux平台上的一种有效实现方式，强调了它在实时性、效率和资源利用率方面的优势，这对于嵌入式系统和工业自动化领域的研究人员具有重要的参考价值。