模型预测控制（MPC）设计参数详解
模型预测控制（MPC）设计参数详解
模型预测控制（MPC）是一种先进的控制策略，广泛应用于工业过程控制、航空航天等多个领域。在设计MPC控制器时，选择合适的参数对于实现良好的控制性能至关重要。本文将详细介绍MPC设计中的关键参数，包括采样时间、预测范围、控制范围、约束和权重，并通过具体示例帮助读者理解这些参数的作用和选择方法。
1. 采样时间
采样时间决定了控制器执行控制算法的速率。如果采样时间太大，当出现干扰时，控制器将无法足够快地做出反应；相反，如果采样时间太小，虽然可以更快地响应干扰和设定点变化，但会导致过多的计算负荷。因此，需要在性能和计算量之间找到适当的平衡点。
建议在开环系统响应的上升时间内设置10到20个采样。
2. 预测范围
预测范围是指控制器预测未来的步数，它显示了控制器预测到未来的距离。如果预测范围太短，控制器可能无法及时应对变化；如果预测范围太长，可能会因为意外情况导致规划失效。
建议选择20到30个采样时间以覆盖开环系统的瞬态响应。
3. 控制范围
控制范围是指可以由控制动作得到预测对象输出的时间步数。控制范围越小，计算量越少。但是，过小的控制范围可能无法提供最佳的控制效果。
建议将控制范围设置为预测范围的10%到20%，并且至少有2-3步。
4. 约束
MPC可以对输入、输入变化率和输出进行约束，这些约束可以是软约束或硬约束。硬约束不能违背，而软约束可以被违反。
建议将输出约束设置为软约束，并避免对输入和输入变化速率都有硬约束。
5. 权重
在MPC中，可以通过设置权重来平衡多个目标之间的关系。例如，如果某个输出的跟踪精度比另一个输出更重要，可以为其分配更大的权重。
例如，在一个2x2系统中，如果第一个参考跟踪相比第二个输出更为重要，可以为第一个输出分配更大的权重，使它们输出之间的比率大于1。
总结
本文详细介绍了MPC设计中的关键参数及其选择方法。通过合理设置这些参数，可以实现良好的控制性能并保持计算复杂度在可接受范围内。在后续文章中，我们将讨论处理非线性问题的方法，包括对象非线性、约束非线性和目标函数非线性。
