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基于MPC的扭矩分配算法
资料介绍
一、引言
随着新能源汽车和智能驾驶技术的快速发展，车辆动力学控制面临更高的要求。扭矩分配作为车辆动力学控制的核心环节，直接影响车辆的动力性、经济性和安全性。传统的扭矩分配算法如规则式分配、基于优化的分配等，在复杂工况下难以兼顾多目标优化和实时性要求。模型预测控制（MPC）作为一种先进的控制方法，通过滚动优化和反馈校正机制，能够有效处理多变量约束和多目标优化问题，为扭矩分配提供了新的解决方案。
二、模型预测控制(MPC)基本原理
模型预测控制是一种基于模型的闭环优化控制策略，其核心思想是：在每个控制时刻，根据当前系统状态和未来参考轨迹，通过求解一个有限时域的优化问题，得到当前时刻的控制量，并仅执行第一个控制量，然后在下一时刻重复该过程。MPC的基本组成包括以下几个部分：
· 预测模型：用于预测系统未来的动态行为。根据被控对象的特性，可选择线性模型（如状态空间模型）或非线性模型（如非线性车辆动力学模型）。
· 滚动优化：在有限的预测时域内，根据预测模型和性能指标，求解优化问题，得到最优控制序列。
· 反馈校正：通过测量系统实际输出与预测输出的偏差，对预测模型进行修正，提高控制的鲁棒性。
· 约束处理：在优化过程中考虑系统的输入、输出及状态约束，确保控制的安全性和可行性。
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