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非线性模型预测控制概述
资料介绍
非线性模型预测控制（Nonlinear Model Predictive Control, NMPC）是一种基于模型的先进控制策略，通过在每一个控制时刻求解一个有限时域的非线性优化问题，实现对具有非线性动态特性系统的有效控制。与线性模型预测控制（LMPC）相比，NMPC能够更准确地描述复杂系统的动态行为，因此在化工、机器人、自动驾驶等领域得到广泛应用。
一、NMPC的基本原理
1.1 核心思想
NMPC的核心思想是利用系统的非线性模型，在当前时刻根据系统的实际状态，预测未来一段时间内的系统输出，并通过优化目标函数来确定未来的控制序列。优化过程中需考虑系统的物理约束（如输入/输出限幅、状态约束等），最终只执行优化得到的第一个控制量，然后在下一时刻重复上述过程（滚动优化）。
1.2 基本组成
· 非线性系统模型：描述系统动态行为的数学模型，通常表示为状态方程形式：
其中，$x(t)$为状态向量，$u(t)$为控制输入，$d(t)$为扰动，$y(t)$为输出。
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