【摘 要】
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模型预测控制(Model Predictive Control,简称MPC)快速在线优化算法能够提高MPC在线计算的速度、实现MPC在快速动态系统中的应用,已成为MPC工程应用中研究的热点问题。然而现
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模型预测控制(Model Predictive Control,简称MPC)快速在线优化算法能够提高MPC在线计算的速度、实现MPC在快速动态系统中的应用,已成为MPC工程应用中研究的热点问题。然而现有的算法多种多样,且往往是基于某个特定的MPC问题实例提出的,各类算法缺少综合的性能分析和比较,实际中缺少合适的评估和选择算法的方案准则。为了实现对模型预测控制在线优化算法的性能分析和比较,本文提出了MPC快速在线优化的有效集法、内点法和快速梯度法,分别对三种算法的实现原理及改进策略进行了详细的说明,并依据算法各自的内部参数特点进行了算法的性能分析,验证了各算法内部参数的选择对算法控制性能和计算速度等的影响,分析结果对算法在应用中参数的设定具有指导作用。在参数配置条件相同的情况下,将模型预测控制快速在线优化的有效集法、内点法和快速梯度法分别应用于CE150直升机模型上进行仿真实验,掌握算法在应用过程中需要考虑的各方面因素,通过改变模型中预测时域的长度、权重矩阵的大小以及MPC在线QP问题的规模等参数信息分析比较对三种MPC快速在线优化算法的控制性能和优化速度等的影响,总结出算法各自的特点。通过对模型预测控制快速在线优化算法分析、应用和比较过程中所考虑的各方面因素进行归纳总结,本文提出一套公平且全面的MPC快速在线优化算法性能评价标准,同时依据该评价标准提出了MPC快速在线优化算法的选择方案,并通过多个MPC基准测试实例的仿真实验说明该选择方案的可行性和有效性。
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