从系列:理解模型预测控制
Melda Ulusoy, MathWorks
学习使用模型预测控制(MPC)的好处。MPC使用系统的模型来预测其未来行为,它解决了一个最优化问题来选择最好的控制作用。
MPC能够处理多输入多输出(MIMO)系统,其输入和输出之间的相互作用。由于这些交互,通常是具有挑战性的MIMO系统设计使用传统PID等控制。然而,MPC可以同时控制所有输出,同时考虑输入-输出交互。
货币政策委员会也可以处理约束条件。约束是重要,因为违反可能导致不良后果。MPC有预览功能(类似于前馈控制)。如果提前知道设定值变化,控制器能够更好地应对这些变化和改善其性能。
工程师使用了MPC控制器在过程行业自1980年代。微处理器的计算能力的增加,它的使用已蔓延至其他领域包括汽车和航空航天工业。
你有没有注意到,控制工程师真的喜欢3字母缩写?在本系列中,我们将关注MPC,这可能是最受欢迎的控制工程师。但它真正代表的是模型预测控制。在这个视频中,我们将讨论为什么你会使用它。但是首先,让我们简要地看看MPC的基本思想。MPC是一种反馈控制算法,它使用一个模型来预测未来输出的过程。
这里有一个比喻来解释我们的意思:说你开车,你的目标是保持在车道上。你做出的决定来实现这一目标非常类似于一个模型预测控制器是如何工作的。你知道你的车的特点:它有多快或多少根据你采取控制行动。使用这个模型的汽车,你在头脑中模拟。这些给你预测你的未来轨迹的基础上,控制行为选择。然后选择驱动器的最优行动预测轨迹尽可能接近理想的轨迹。这是一个简单的例子给你总的想法,但下一节我们将有一个更详细的讨论货币政策委员会是如何工作的。
这里有一些原因为什么你想使用模型预测控制。MPC能够处理多输入多输出系统,可能他们的输入和输出之间的相互作用。例如,在这种MIMO系统,第二个输出的变化也会影响第一个输出。如果我们使用PID控制器,设计将是一个挑战,因为两个控制回路相互独立的操作,如果没有两个循环之间的相互作用。和设计大型系统将更具挑战性,因为他们需要调优太多控制器增益。MPC的优点是,它是一个多变量控制器控制输出的同时考虑所有的系统变量之间的相互作用。货币政策委员会的另一个优势是,它可以处理约束条件。约束是很重要的,因为他们违反可能导致不良后果。例如,一些汽车的安全约束开车时必须遵守速度限制和其他汽车保持一个安全距离。也有约束由于物理限制汽车的限制等加速度。 If this was an autonomous car controlled by MPC, the controller would track a desired trajectory while satisfying all these constraints.
货币政策委员会的另一个特性是它的预览功能,类似于前馈控制。假设自主汽车沿着弯曲的道路。如果控制器不知道有一个角落里来了,它将只能使用刹车的角落。然而,如果车有一个相机在前面提供的信息对未来轨迹,控制器将提前了解即将到来的角落。所以它可以安全地刹车早在车道上。MPC可以很容易地纳入未来参考信息到控制问题,以提高控制器的性能。
模型预测控制器被用于过程工业自1980年代。微处理器的计算能力的增加,他们的使用已经扩散到其他领域。列出了其中的一些地区。
MPC有这些好处,但是要注意的是,它需要一个强大的、快速处理器有一个很大的内存。原因是MPC解决了在线优化问题在每个步骤中,我们将更详细地讨论在接下来的视频。
总之,MPC利用系统的模型来预测其未来行为,它解决了在线优化算法选择最佳的控制动作驱动的预测输出参考。它可以控制多输入多输出系统,输入和输出之间的相互作用。MPC能够处理约束,预览功能。它也广泛应用于许多行业。下一节,我们将讨论模型预测控制器是如何工作的。
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