模型预测控制(MPC)中考虑约束中的不确定性(Matlab代码实现)
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发布时间：2024-10-02 06:15
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热心网友
时间：2024-10-19 03:27
欢迎来到本博客，博主致力于提供思维缜密、逻辑清晰的博客内容，为读者提供方便。座右铭：行百里者，半于九十。
模型预测控制（MPC）的核心是模型、预测和控制三个部分。模型可以是基于机理的模型，也可以是基于数据的模型，如使用神经网络构建预测模型。建立模型的目的是为了预测，例如预测未来商品的需求量、预测天候或预测天体的运动轨迹。在预测之后，需要做出决策，即采取相应的行动，这类似于过马路预测是否有车、预测天气决定是否出游，或预测商品需求量来调整库存或生产，预测小行星运动轨迹以预防撞击等。
在模型预测控制中，模型预测用于帮助决策者提前预知未来可能出现的情况，并据此做出最优决策。预测的准确性固然重要，但更重要的是预测结果能够指导决策者进行有效的控制。在实际应用中，模型预测控制可以与人工智能、深度学习等技术结合，为决策提供更强大、更精准的支持。
接下来，让我们通过主函数部分的代码实现模型预测控制算法。具体的代码实现将有助于理解算法的实现细节和工作流程。
参考文献提供了理论支持和实践案例，包括Lorenz等人的研究工作，探讨了在阿斯坦林城市排水网络中的机会约束型随机MPC应用。在使用和引用这些文献时，确保遵循版权规定，若有侵权行为，请立即联系博主进行删除。
本文重点阐述了模型预测控制（MPC）中的核心概念及其实际应用，同时提供了主函数代码示例，以及参考文献，以供读者深入理解MPC算法的理论与实践。在MPC领域，结合人工智能、深度学习等技术，可以实现更高效、更精准的决策支持系统。
热心网友
时间：2024-10-19 03:23
欢迎来到本博客，博主致力于提供思维缜密、逻辑清晰的博客内容，为读者提供方便。座右铭：行百里者，半于九十。
模型预测控制（MPC）的核心是模型、预测和控制三个部分。模型可以是基于机理的模型，也可以是基于数据的模型，如使用神经网络构建预测模型。建立模型的目的是为了预测，例如预测未来商品的需求量、预测天候或预测天体的运动轨迹。在预测之后，需要做出决策，即采取相应的行动，这类似于过马路预测是否有车、预测天气决定是否出游，或预测商品需求量来调整库存或生产，预测小行星运动轨迹以预防撞击等。
在模型预测控制中，模型预测用于帮助决策者提前预知未来可能出现的情况，并据此做出最优决策。预测的准确性固然重要，但更重要的是预测结果能够指导决策者进行有效的控制。在实际应用中，模型预测控制可以与人工智能、深度学习等技术结合，为决策提供更强大、更精准的支持。
接下来，让我们通过主函数部分的代码实现模型预测控制算法。具体的代码实现将有助于理解算法的实现细节和工作流程。
参考文献提供了理论支持和实践案例，包括Lorenz等人的研究工作，探讨了在阿斯坦林城市排水网络中的机会约束型随机MPC应用。在使用和引用这些文献时，确保遵循版权规定，若有侵权行为，请立即联系博主进行删除。
本文重点阐述了模型预测控制（MPC）中的核心概念及其实际应用，同时提供了主函数代码示例，以及参考文献，以供读者深入理解MPC算法的理论与实践。在MPC领域，结合人工智能、深度学习等技术，可以实现更高效、更精准的决策支持系统。
模型预测控制(MPC)中考虑约束中的不确定性(Matlab代码实现)
在模型预测控制中，模型预测用于帮助决策者提前预知未来可能出现的情况，并据此做出最优决策。预测的准确性固然重要，但更重要的是预测结果能够指导决策者进行有效的控制。在实际应用中，模型预测控制可以与人工智能、深度学习等技术结合，为决策提供更强大、更精准的支持。接下来，让我们通过主函数部分的代码...
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随机模型预测控制(SMPC)——考虑概率约束(Matlab代码实现)
在深入探讨模型预测控制（MPC）的稳健性时，我们聚焦于一个引人注目的分支——随机模型预测控制（SMPC），它独特地处理概率性不确定性。不同于传统MPC的确定性假设，SMPC允许在一定程度上容忍小概率的预测偏差，从而在实际应用中展现出更大的灵活性。在Matlab的实现中，我们首先通过控制律调整输入，u_appl...
自动驾驶控制算法实例之模型预测控制(MPC)--从模型推导到代码实现(以...
一、控制模型的建立（以运动学为例）MPC，即模型预测控制，其核心在于模型。车辆模型主要分为动力学模型和运动学模型。在Autoware框架中，MPC算法主要运用三种控制模型。在低速场景中，运动学模型即可满足要求，因此本文以运动学模型为基础介绍MPC算法的实现流程。二、控制模型的线性化 由于车辆运动学模型为非...
非线性模型预测控制MPC问题求解研究(Matlab代码实现)
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【MPC】模型预测控制 (MPC)之动态矩阵控制研究(Matlab代码实现)
动态矩阵控制（DMC）是工业界广泛采用的模型预测控制（MPC）算法之一，尤其在1980年代初被开发。该算法以其内部模型、阶跃响应模型易于在工业过程中获取的特点而著称。本文将通过示例说明如何使用Matlab进行动态矩阵控制的代码实现。以热水器为例，其设计目标是通过调节阀门控制气体流量，以保持出口温度稳定在...
MATLAB 模型预测控制(MPC)工具箱的使用
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...预测器——Koopman模型预测MPC(Matlab代码实现)
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MPC模型预测控制
首先，它是基于过程内环动态模型的，这个模型能够精确反映系统运行时的状态变化。其次，MPC考虑了控制量的历史数据，这有助于更好地理解系统行为并作出更精准的决策。此外，它还涉及到一个在预测时间段内的最优值方程J，这个方程用于求解最优控制量。与传统的LQR控制相比，MPC的一大优势在于它能够处理空间...
什么是模型预测控制(MPC)?
MPC即模型预测控制（Model Predictive Control），一种以模型驱动的先进控制方法。MPC通过预测系统未来的动态行为，指导当前的控制决策。它基于系统数学模型，结合运行约束与性能指标，对预测的未来状态进行优化，生成精准的控制输入。MPC在化工、电力、交通、航空、机器人等多个领域得到广泛应用，尤其在应对复杂...
第三篇(第7,8,9章)模型预测控制及其MATLAB实现
模型预测控制算法由于采用了多步预测、滚动优化和反馈校正等控制策略，因而具有控制效果好、鲁棒性强、对模型精确性要求不高的优点。3实际中大量的工业生产过程都具有非线性、不确定性和时变的特点，要建立精确的解析模型十分困难，所以经典控制方法如PID控制以及现代控制理论都难以获得良好的控制效果。而模型...
