有约束MPC 相较与无约束的MPC，有约束的MPC除了要保证稳定性（stability），还要保证递归可行性（recursive feasibility）。递归可行性是指，如果在t时刻可以用设计的MPC得到一个解，那么在t+1时刻也应该可以得到一个解。模型预测控制（Model predictive control、MPC）是过程控制中，在满足特定限制条件时，控制过程的进阶控制方式，自1980年代起已用在化学工厂及炼油厂的工业过程中。近年来也用在电力系统的平衡模型以及电力电子学中。模型预测控制是以过程的动态模型为基础，多半是透过系统识别得到的线性经验我这么想，在工程实际，一种控制如果真没什么问题的话，应该能普及。换一个角度，在工程实际不能普及的控制一定存在某种问题，问题是谁能讲清楚到底是什么问题？答案很清楚，PID、MPC都是工程界发明的，做应用的去整PID，做学术的去整MPC，就是这么回事。 PID、MPC是西方人的原创，代表的是蟹妖都是自由开源软件mpc的分支，除了界面不同、mpc-be不支持流媒体，功能和占用大同小异。 mpc是从winXP时代过来的古老windows软件了，主要靠解码和渲染滤镜一直更新维持生命力。 2023年我更推荐使用 mpv player。 2023-05-27 再更新一波。最近看了这两篇文献，就是MPC在电机领域的综述。大家可以自己去看看。主要是说MPC处理非线性约束问题的能力较强，而且它的动态性能与直接转矩控制一致，优于传统的矢量控制（PI）；但它的波动又小于DTC，与FOC接近。下面有个对比图。 MPC在这个拐弯和换向点之前就会采取行动了（因为轨迹已经作为约束写进了MPC），所以MPC也极度适合轨迹跟踪的场景（请看我另外一个答案在车辆自动驾驶控制中，MPC相比LQR究竟能带来多大的性能提升？）。 3，我总结一下什么时候用MPC：（1）系统存在硬约束。 Robust MPC-鲁棒模型预测控制之Tube-Based MPC（一）写在前面其实开始看Robust MPC的初衷是想看下，针对没有准确模型的系统，我们如何应用MPC方法来达到我的控制目的。看到现在了解的不确定性仍然停留在不确定的噪声上，但是不急思想总是相通的。模型预测控制（MPC）和基于模型的强化学习（Model-based RL）之间的联系是什么？最近在看模型预测控制相关的资料，突然觉得data-driven MPC和强化学习理论中 Dyna-Q架构惊人的相似，这两种方法之间的区别和联系是什么… 显示全部关注者 439 Bemporad的Hybrid MPC Toolbox提供了这一工具，亲测好用。自己在整理出C Code或者直接用toolbox带的codegen工具都可以很方便的倒出C代码，设计的计算也很简单，就是基本的矩阵运算和查表。追更：看到有人推荐国内的教材。根据我以往的经验，我不太建议先阅读国内 4、离散系统理论： MPC是在计算机的快速发展中应运而生的一种控制理论。 MPC有一个非常明显的特征，即它所研究的对象均为离散系统，这一点恰好反映了计算机的运作方式：离散信号处理。因此，离散系统理论是学好MPC的基础。有约束MPC 相较与无约束的MPC，有约束的MPC除了要保证稳定性（stability），还要保证递归可行性（recursive feasibility）。递归可行性是指，如果在t时刻可以用设计的MPC得到一个解，那么在t+1时刻也应该可以得到一个解。我这么想，在工程实际，一种控制如果真没什么问题的话，应该能普及。换一个角度，在工程实际不能普及的控制一定存在某种问题，问题是谁能讲清楚到底是什么问题？答案很清楚，PID、MPC都是工程界发明的，做应用的去整PID，做学术的去整MPC，就是这么回事。 PID、MPC是西方人的原创，代表的是模型预测控制（Model predictive control、MPC）是过程控制中，在满足特定限制条件时，控制过程的进阶控制方式，自1980年代起已用在化学工厂及炼油厂的工业过程中。近年来也用在电力系统的平衡模型以及电力电子学中。模型预测控制是以过程的动态模型为基础，多半是透过系统识别得到的线性经验蟹妖都是自由开源软件mpc的分支，除了界面不同、mpc-be不支持流媒体，功能和占用大同小异。 mpc是从winXP时代过来的古老windows软件了，主要靠解码和渲染滤镜一直更新维持生命力。 2023年我更推荐使用 mpv player。 MPC在这个拐弯和换向点之前就会采取行动了（因为轨迹已经作为约束写进了MPC），所以MPC也极度适合轨迹跟踪的场景（请看我另外一个答案在车辆自动驾驶控制中，MPC相比LQR究竟能带来多大的性能提升？）。 3，我总结一下什么时候用MPC：（1）系统存在硬约束。 2023-05-27 再更新一波。最近看了这两篇文献，就是MPC在电机领域的综述。大家可以自己去看看。主要是说MPC处理非线性约束问题的能力较强，而且它的动态性能与直接转矩控制一致，优于传统的矢量控制（PI）；但它的波动又小于DTC，与FOC接近。下面有个对比图。 Robust MPC-鲁棒模型预测控制之Tube-Based MPC（一）写在前面其实开始看Robust MPC的初衷是想看下，针对没有准确模型的系统，我们如何应用MPC方法来达到我的控制目的。看到现在了解的不确定性仍然停留在不确定的噪声上，但是不急思想总是相通的。 Bemporad的Hybrid MPC Toolbox提供了这一工具，亲测好用。自己在整理出C Code或者直接用toolbox带的codegen工具都可以很方便的倒出C代码，设计的计算也很简单，就是基本的矩阵运算和查表。追更：看到有人推荐国内的教材。根据我以往的经验，我不太建议先阅读国内模型预测控制（MPC）和基于模型的强化学习（Model-based RL）之间的联系是什么？最近在看模型预测控制相关的资料，突然觉得data-driven MPC和强化学习理论中 Dyna-Q架构惊人的相似，这两种方法之间的区别和联系是什么… 显示全部关注者 439 4、离散系统理论： MPC是在计算机的快速发展中应运而生的一种控制理论。 MPC有一个非常明显的特征，即它所研究的对象均为离散系统，这一点恰好反映了计算机的运作方式：离散信号处理。因此，离散系统理论是学好MPC的基础。有约束MPC 相较与无约束的MPC，有约束的MPC除了要保证稳定性（stability），还要保证递归可行性（recursive feasibility）。递归可行性是指，如果在t时刻可以用设计的MPC得到一个解，那么在t+1时刻也应该可以得到一个解。模型预测控制（Model predictive control、MPC）是过程控制中，在满足特定限制条件时，控制过程的进阶控制方式，自1980年代起已用在化学工厂及炼油厂的工业过程中。近年来也用在电力系统的平衡模型以及电力电子学中。模型预测控制是以过程的动态模型为基础，多半是透过系统识别得到的线性经验我这么想，在工程实际，一种控制如果真没什么问题的话，应该能普及。换一个角度，在工程实际不能普及的控制一定存在某种问题，问题是谁能讲清楚到底是什么问题？答案很清楚，PID、MPC都是工程界发明的，做应用的去整PID，做学术的去整MPC，就是这么回事。 PID、MPC是西方人的原创，代表的是蟹妖都是自由开源软件mpc的分支，除了界面不同、mpc-be不支持流媒体，功能和占用大同小异。 mpc是从winXP时代过来的古老windows软件了，主要靠解码和渲染滤镜一直更新维持生命力。 2023年我更推荐使用 mpv player。 2023-05-27 再更新一波。最近看了这两篇文献，就是MPC在电机领域的综述。大家可以自己去看看。主要是说MPC处理非线性约束问题的能力较强，而且它的动态性能与直接转矩控制一致，优于传统的矢量控制（PI）；但它的波动又小于DTC，与FOC接近。下面有个对比图。 MPC在这个拐弯和换向点之前就会采取行动了（因为轨迹已经作为约束写进了MPC），所以MPC也极度适合轨迹跟踪的场景（请看我另外一个答案在车辆自动驾驶控制中，MPC相比LQR究竟能带来多大的性能提升？）。 3，我总结一下什么时候用MPC：（1）系统存在硬约束。 Robust MPC-鲁棒模型预测控制之Tube-Based MPC（一）写在前面其实开始看Robust MPC的初衷是想看下，针对没有准确模型的系统，我们如何应用MPC方法来达到我的控制目的。看到现在了解的不确定性仍然停留在不确定的噪声上，但是不急思想总是相通的。模型预测控制（MPC）和基于模型的强化学习（Model-based RL）之间的联系是什么？最近在看模型预测控制相关的资料，突然觉得data-driven MPC和强化学习理论中 Dyna-Q架构惊人的相似，这两种方法之间的区别和联系是什么… 显示全部关注者 439 Bemporad的Hybrid MPC Toolbox提供了这一工具，亲测好用。自己在整理出C Code或者直接用toolbox带的codegen工具都可以很方便的倒出C代码，设计的计算也很简单，就是基本的矩阵运算和查表。追更：看到有人推荐国内的教材。根据我以往的经验，我不太建议先阅读国内 4、离散系统理论： MPC是在计算机的快速发展中应运而生的一种控制理论。 MPC有一个非常明显的特征，即它所研究的对象均为离散系统，这一点恰好反映了计算机的运作方式：离散信号处理。因此，离散系统理论是学好MPC的基础。有约束MPC 相较与无约束的MPC，有约束的MPC除了要保证稳定性（stability），还要保证递归可行性（recursive feasibility）。递归可行性是指，如果在t时刻可以用设计的MPC得到一个解，那么在t+1时刻也应该可以得到一个解。模型预测控制（Model predictive control、MPC）是过程控制中，在满足特定限制条件时，控制过程的进阶控制方式，自1980年代起已用在化学工厂及炼油厂的工业过程中。近年来也用在电力系统的平衡模型以及电力电子学中。模型预测控制是以过程的动态模型为基础，多半是透过系统识别得到的线性经验我这么想，在工程实际，一种控制如果真没什么问题的话，应该能普及。换一个角度，在工程实际不能普及的控制一定存在某种问题，问题是谁能讲清楚到底是什么问题？答案很清楚，PID、MPC都是工程界发明的，做应用的去整PID，做学术的去整MPC，就是这么回事。 PID、MPC是西方人的原创，代表的是蟹妖都是自由开源软件mpc的分支，除了界面不同、mpc-be不支持流媒体，功能和占用大同小异。 mpc是从winXP时代过来的古老windows软件了，主要靠解码和渲染滤镜一直更新维持生命力。 2023年我更推荐使用 mpv player。 2023-05-27 再更新一波。最近看了这两篇文献，就是MPC在电机领域的综述。大家可以自己去看看。主要是说MPC处理非线性约束问题的能力较强，而且它的动态性能与直接转矩控制一致，优于传统的矢量控制（PI）；但它的波动又小于DTC，与FOC接近。下面有个对比图。 MPC在这个拐弯和换向点之前就会采取行动了（因为轨迹已经作为约束写进了MPC），所以MPC也极度适合轨迹跟踪的场景（请看我另外一个答案在车辆自动驾驶控制中，MPC相比LQR究竟能带来多大的性能提升？）。 3，我总结一下什么时候用MPC：（1）系统存在硬约束。 Robust MPC-鲁棒模型预测控制之Tube-Based MPC（一）写在前面其实开始看Robust MPC的初衷是想看下，针对没有准确模型的系统，我们如何应用MPC方法来达到我的控制目的。看到现在了解的不确定性仍然停留在不确定的噪声上，但是不急思想总是相通的。模型预测控制（MPC）和基于模型的强化学习（Model-based RL）之间的联系是什么？最近在看模型预测控制相关的资料，突然觉得data-driven MPC和强化学习理论中 Dyna-Q架构惊人的相似，这两种方法之间的区别和联系是什么… 显示全部关注者 439 Bemporad的Hybrid MPC Toolbox提供了这一工具，亲测好用。自己在整理出C Code或者直接用toolbox带的codegen工具都可以很方便的倒出C代码，设计的计算也很简单，就是基本的矩阵运算和查表。追更：看到有人推荐国内的教材。根据我以往的经验，我不太建议先阅读国内 4、离散系统理论： MPC是在计算机的快速发展中应运而生的一种控制理论。 MPC有一个非常明显的特征，即它所研究的对象均为离散系统，这一点恰好反映了计算机的运作方式：离散信号处理。因此，离散系统理论是学好MPC的基础。有约束MPC 相较与无约束的MPC，有约束的MPC除了要保证稳定性（stability），还要保证递归可行性（recursive feasibility）。递归可行性是指，如果在t时刻可以用设计的MPC得到一个解，那么在t+1时刻也应该可以得到一个解。我这么想，在工程实际，一种控制如果真没什么问题的话，应该能普及。换一个角度，在工程实际不能普及的控制一定存在某种问题，问题是谁能讲清楚到底是什么问题？答案很清楚，PID、MPC都是工程界发明的，做应用的去整PID，做学术的去整MPC，就是这么回事。 PID、MPC是西方人的原创，代表的是模型预测控制（Model predictive 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mpv player。 MPC在这个拐弯和换向点之前就会采取行动了（因为轨迹已经作为约束写进了MPC），所以MPC也极度适合轨迹跟踪的场景（请看我另外一个答案在车辆自动驾驶控制中，MPC相比LQR究竟能带来多大的性能提升？）。 3，我总结一下什么时候用MPC：（1）系统存在硬约束。 2023-05-27 再更新一波。最近看了这两篇文献，就是MPC在电机领域的综述。大家可以自己去看看。主要是说MPC处理非线性约束问题的能力较强，而且它的动态性能与直接转矩控制一致，优于传统的矢量控制（PI）；但它的波动又小于DTC，与FOC接近。下面有个对比图。 Robust MPC-鲁棒模型预测控制之Tube-Based MPC（一）写在前面其实开始看Robust MPC的初衷是想看下，针对没有准确模型的系统，我们如何应用MPC方法来达到我的控制目的。看到现在了解的不确定性仍然停留在不确定的噪声上，但是不急思想总是相通的。 Bemporad的Hybrid MPC Toolbox提供了这一工具，亲测好用。自己在整理出C Code或者直接用toolbox带的codegen工具都可以很方便的倒出C代码，设计的计算也很简单，就是基本的矩阵运算和查表。追更：看到有人推荐国内的教材。根据我以往的经验，我不太建议先阅读国内模型预测控制（MPC）和基于模型的强化学习（Model-based RL）之间的联系是什么？最近在看模型预测控制相关的资料，突然觉得data-driven MPC和强化学习理论中 Dyna-Q架构惊人的相似，这两种方法之间的区别和联系是什么… 显示全部关注者 439 4、离散系统理论： MPC是在计算机的快速发展中应运而生的一种控制理论。 MPC有一个非常明显的特征，即它所研究的对象均为离散系统，这一点恰好反映了计算机的运作方式：离散信号处理。因此，离散系统理论是学好MPC的基础。有约束MPC 相较与无约束的MPC，有约束的MPC除了要保证稳定性（stability），还要保证递归可行性（recursive 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