购物网站如何推广,wordpress建站原理,上海人才网站,设计网站页面的作文#x1f4a5;#x1f4a5;#x1f49e;#x1f49e;欢迎来到本博客❤️❤️#x1f4a5;#x1f4a5; #x1f3c6;博主优势#xff1a;#x1f31e;#x1f31e;#x1f31e;博客内容尽量做到思维缜密#xff0c;逻辑清晰#xff0c;为了方便读者。 ⛳️座右铭欢迎来到本博客❤️❤️ 博主优势博客内容尽量做到思维缜密逻辑清晰为了方便读者。 ⛳️座右铭行百里者半于九十。 本文目录如下 目录 1 概述 2 运行结果 3 参考文献 4 Matlab代码实现 1 概述
本文的模型预测控制 MPC 可预测和优化未来时间范围内的时变过程。此控制包接受线性或非线性模型。利用APOPT、IPOPT等大规模非线性规划求解器解决数据调和、移动视界估计、实时优化、动态仿真、非线性MPC问题。
模型预测控制Model Predictive ControlMPC是一种基于模型的控制方法可以用于连续或离散、线性或非线性系统的控制。根据系统的特性可以选择不同类型的模型进行建模。
1. 离散模型对于离散时间系统MPC使用离散时间模型来描述系统的离散演化。常见的离散模型包括离散状态空间模型、差分方程模型或传输函数模型。离散模型可以由系统的采样数据进行辨识得到或者通过离散化连续时间模型所得到。
2. 连续模型对于连续时间系统MPC使用连续时间模型来描述系统的动态行为。常见的连续模型包括连续状态空间模型、微分方程模型或传输函数模型。连续模型通常是根据系统动态方程和物理特性进行建模并使用系统辨识技术或系统参数估计方法得到。
3. 线性模型线性模型是MPC中广泛应用的模型类型。这种模型假设系统的动态行为是线性的其中状态的演化由线性方程描述输出与输入之间的关系也是线性的。线性模型通常可以通过系统辨识技术如最小二乘法或系统辨识算法从实验数据中获得或者基于已知的系统动态方程推导。
4. 非线性模型对于非线性系统MPC可以使用非线性模型进行建模。这种模型可以是非线性状态空间模型、非线性微分方程模型或非线性传输函数模型。非线性模型的建立可能涉及系统辨识技术、参数优化或基于物理知识进行的数学建模。
根据实际应用和系统特点MPC的模型选择和建模方法可能有所不同。重要的是在选择合适的模型时考虑系统的特性、计算复杂度和性能要求。此外模型的有效性需要进行验证和实际应用中的调试和优化。 2 运行结果 部分代码
clear all close all
% define s s tf(s);
% define 2 x 2 control matrix in s-domain (continuous) G11 2/((5*s1)*(2*s1))*exp(-6*s); G12 -1/((4*s1)*(2*s1)); G21 2/((4*s1)*(2*s1))*exp(-4*s); G22 4/((2*s1)*(s1)^3)*exp(-3*s);
% overall transfer function Gc [G11 G12;... G21 G22];
% get step response figure(1) step(Gc)
% convert to discrete form with 1 second sampling (z-domain) Gd c2d(Gc,1); hold on step(Gd)
3 参考文献 部分理论来源于网络如有侵权请联系删除。 [1]梁天添,王茂.线性时变时滞连续-离散描述系统鲁棒故障诊断滤波器设计[J].中国惯性技术学报,2018,26(06):841-848.DOI:10.13695/j.cnki.12-1222/o3.2018.06.023.
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4 Matlab代码实现