模型预测控制
模型预测控制的相关文献在1991年到2023年内共计3432篇,主要集中在自动化技术、计算机技术、电工技术、公路运输
等领域,其中期刊论文2004篇、会议论文127篇、专利文献1650102篇;相关期刊578种,包括电工技术学报、电机与控制学报、电力电子技术等;
相关会议101种,包括中国电源学会第二十届学术年会、中国自动化学会第二十七届青年学术年会、中国化工学会化工自动化及仪表专委会2010年学术年会等;模型预测控制的相关文献由7835位作者贡献,包括陈虹、金楠、何德峰等。
模型预测控制—发文量
专利文献>
论文:1650102篇
占比:99.87%
总计:1652233篇
模型预测控制
-研究学者
- 陈虹
- 金楠
- 何德峰
- 郭磊磊
- 施艳艳
- 王萌
- 张兴
- 张聚
- 李耀华
- 张永昌
- 谢磊
- C.E.惠特尼
- 俞立
- 席裕庚
- 李琰琰
- 邹涛
- 夏长亮
- 张承慧
- 张日东
- 杜贵平
- 赵均
- 邹志云
- 刘向杰
- 孔小兵
- 徐伟
- 杨兴武
- 杨勇
- 梅杨
- 苏宏业
- 尹忠刚
- 李德伟
- 高金辉
- 于树友
- 周俊
- 张伟
- 於锋
- 田峥
- 秦玉贵
- 袁源
- 赵恺伦
- 赵承辉
- 邢相洋
- 刘畅
- 周逸凡
- 徐杨
- 徐祖华
- 李慧平
- 李永东
- 贺宁
- 郑泽东
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陆国强;
许建秋
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摘要:
自主化作业的拖拉机由于作业速度和跟踪路径曲率的不断变化,基于固定参数模型预测控制的路径跟踪器不能达到理想效果.为提高控制器的自适应性,提出基于改进粒子群优化的自适应模型预测控制算法.该算法将作业场景与粒子群算法相结合,对模型预测控制中的预测时域进行自适应调整,当作业场景发生改变时,则用粒子群优化算法选取理想预测时域参数.为提高粒子群优化算法的寻优效果,采用分段函数的方式对惯性权重进行改进.以东方红-X1304拖拉机为研究对象,对作业速度为1、2m/s和变速,跟踪路径为直线和曲线等情况进行仿真实验,并对比分析基于固定预测时域和自适应预测时域的控制器.结果表明,相对于基于三个固定时域的控制器,基于自适应预测时域控制器的跟踪精度和收敛速度分别提高了2%~44%和2%~71%.
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刘清河;
王泽文;
赵立军
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摘要:
为提升无人驾驶车辆循迹过程的动态响应能力,确保车辆能快速且稳定地跟踪参考路线,首先基于模糊控制的思想,在传统视线(line-of-sight,LOS)制导策略中引入了时变前视距离,提出了改进后的自适应LOS制导策略,把目标轨迹的跟踪简化为目标点航向的跟踪.其次,建立车辆三自由度动力学模型,并结合自适应LOS状态方程设计路径跟踪系统的线性数学模型.最后,基于模型预测原理,使用多步预测、滚动实时优化、反馈校正等控制方式,求解出最优反馈的方向盘控制指令.本文为验证上述所提及跟踪策略的有效性,在Simulink仿真环境中分别以直线路径和曲线路径作为参考轨迹进行追踪仿真实验,结果表明:所提自适应LOS制导策略能使循迹车辆的轨迹横向误差和航向误差迅速地收敛到零,从而验证了改进LOS制导算法可以提高无人车路径跟踪的响应速度和平稳性.
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邹俊逸;
吴伟伟;
严运兵;
龚边
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摘要:
针对城市路况下可能发生的汽车碰撞事故,考虑车辆的横向运动特性,提出一种基于模型预测控制(MPC)的主动避撞分层控制策略,其中,上层模块采用Sigmoid函数进行避撞路径规划,下层模块接收上层所选择的最优路径并进行轨迹跟踪控制.然后建立了基于CarSim的整车动力学模型和基于Matlab/Simulink的控制模块,并进行了联合仿真实验.结果表明,所提出的主动避撞策略可以克服单一制动避撞的局限性,且控制器具有较好的稳定性和鲁棒性,能够有效规划出转向避撞路径并控制车辆进行实时轨迹跟踪,实现了在紧急情况下对前方障碍物的主动转向避撞.
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赵菲;
王建;
张天雷;
王里;
李德毅
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摘要:
鉴于采用边缘云进行集中式车辆队列控制时,通信时延将会降低队列控制性能指标甚至导致队列失稳,本文在考虑通信时延和车辆纵向非线性动力学特性前提下,从包括队列能效的多目标优化出发,提出了一种基于边缘云的队列集中式模型预测控制算法,并设计了一种时延补偿方法。首先分析了控制算法的渐进稳定性;然后通过不同时延下的仿真试验对控制算法的串稳定性和随机时延补偿方法在一定时延范围的有效性进行了验证;最后,分析了时延对队列稳定性和燃料消耗的影响。结果表明,随着时延增大,队列稳定性和燃料经济性变差,当时延均值为250 ms且时延抖动20%时,队列处于失稳的边缘。
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李耀华;
陈桂鑫;
王孝宇;
刘子焜;
刘东梅;
任超
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摘要:
为了降低感应电机传统模型预测控制(MPC)因电压矢量作用时间固定引起的转矩和磁链脉动,采用转矩无差拍(DB)控制优化电压矢量作用时间,并从精简电压矢量个数和消除权重系数对传统转矩DB控制进行优化。通过数字仿真和单片机试验对感应电机传统MPC、转矩无差拍模型预测控制(DB-MPC)和提出的优化策略的控制性能和实时性进行对比。仿真结果表明:传统MPC可通过扩充电压矢量来降低转矩脉动。DB-MPC可显著减小转矩脉动、磁链脉动和定子电流谐波含量(THD),可通过扩充电压矢量来减少磁链脉动和电流THD。优化控制策略减少备选电压矢量,无需权重系数,控制性能与DB-MPC基本相当。基于STM32F103单片机的计算耗时试验表明增加备选电压矢量显著增加计算耗时。相同备选电压矢量下,传统MPC与DB-MPC计算耗时基本相当。在相同控制性能下,优化控制策略可显著减少计算耗时,提高实时性。
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江浩斌;
冯张棋;
洪阳珂;
韦奇志;
皮健
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摘要:
鉴于汽车纵向动力学系统为典型的参数时变不定、多扰动的非线性离散系统,基于精确数学模型的控制算法较难取得理想效果,本文中采用无需模型、基于输入/输出数据的控制算法。首先,基于紧格式动态线性化数据模型,将无模型自适应控制(MFAC)算法、滑模控制(SMC)算法和模型预测控制(MPC)算法相结合,设计了无模型自适应控制器。接着,通过理论分析对其进行了稳定性证明,最后将所提出的控制算法与常用于纵向控制的前馈+反馈算法和MFASMC(MFAC+SMC)算法进行了仿真对比,并通过硬件在环实验(HIL)验证了算法的有效性。结果表明,该控制算法响应速度快、鲁棒性强,且输出更为平滑,可较好地应用于智能汽车纵向动力学控制。
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冯智煜;
高琳;
殷凯轩;
付文华
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摘要:
针对开绕组永磁同步电机在共母线型拓扑结构中存在的零序电流问题,提出一种零序电流抑制的改进模型预测控制方法。采用无差拍预测模型,得到跟随系统状态变量给定的期望电压矢量,根据电压误差最小化原则确定最优基本电压矢量,并划分占空比间隔选取出最优基本电压矢量的作用时间。改进后的模型预测控制,通过比较非零电压矢量所产生的零序电压与参考零序电压的大小得到所需补偿的零序电压,并将其注入系统完成补偿,具有调制简单、运算精确度可根据用户需求灵活选取的优点。仿真结果表明,改进方法能够对零序电流进行有效抑制,提高了电机的控制性能,并最大程度地提升了直流母线电压的利用率。
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黄国凯
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摘要:
针对五相永磁同步电机在开路故障下容错控制稳态性能不足的问题,提出了一种新型的模型预测转矩控制(MPTC)与空间矢量调制(SVM)方法相结合的MPTC控制策略。首先,在OCF条件下对五相PMSM驱动器系统进行建模,并应用MPTC和SVM的优点实现对不同子空间的联合控制。其次,为抑制谐波电压,选择在α-β子空间中生成较大电压矢量的非零开关状态作为候选状态,并在矢量合成过程中将期望电压矢量所处象限中的两个任意电压矢量视为有效电压,根据电压矢量的选择提出SVM方法。最后,通过优化成本函数获得最佳的矢量合成,并通过实验验证所提控制策略的有效性。实验结果表明,所提控制策略无需额外控制器即可对基频和谐波子空间进行联合控制,并能获取理想的动态性能、增强系统稳态性能,且相较于其他算法,容错控制性能良好。
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方祥建;
王建平
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摘要:
电动汽车的空调系统作为汽车的主要耗电模块,在气温较低或者较高的时候,耗电量大,导致整车续航能力大幅降低。为了提升续航里程,提高汽车座舱舒适性,降低电动汽车的整车能耗,本文通过对模糊比例积分微分(Proportional Integral Derivation,PID)模型预测控制的算法进行研究,在未知空调系统控制逻辑,不改变系统结构的情况下,基于模糊PID模型预测控制,建立汽车热力学模型,并分析了汽车空调系统的能耗参数。基于MATLAB仿真验证结果表明,相较于单独的模糊PID及模型预测控制,模糊PID模型预测控制能耗有明显降低,说明该控制系统在一定程度上降低了整车能耗,有利于提升电动汽车的续航里程,达到了设计标准要求。
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孟芸;
周福娜;
卢志强;
王培培
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摘要:
为提高双足机器人的步行性能,提出了基于五质心模型的预测控制实现方法。该方法按照机器人的结构,将机器人质量分配在躯干、双臂、双腿中的五个质心,并推导出基于机器人腰部的零力矩点变换公式。应用模型预测控制方法,控制机器人在线跟踪优化的行走轨迹。为验证算法正确性,进行了3D动态仿真实验和现实环境中步行实验。实验结果与基于单质心模型和三质心模型的模型预测控制算法对比,证明这里算法具有更高的步行轨迹跟踪精度。
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赵文强;
黄英;
杨龙;
夏萌
- 《2018年世界内燃机大会》
| 2018年
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摘要:
本文针对一款采用二级可调增压系统的柴油机开展了增压压力闭环控制算法研究.二级可调增压系统的增压压力受发动机转速、循环喷油量以及涡轮旁通阀开度等多参数影响,增压压力控制是一个多输入单输出的控制问题,同时输入、输出呈现较强的非线性特征.为解决这一多输入单输出、非线性控制问题,本文设计了基于神经网络的模型预测控制器.为了简化控制器设计,本文设计了带输入延迟和输出延迟的外部回归神经网络预测模型,减少了输入的数量且保证了良好的模型精度.采用牛顿-拉夫森迭代法推导了神经网络模型预测控制优化函数的求解算法,并在联合仿真平台上验证了算法的有效性,与变增益PID控制相比,较好地解决了动态工况的增压压力控制问题,避免了大量的参数标定.
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黄琨;
苏常军;
陈慧勇;
刘国荣;
夏天星;
肖守辉
- 《第十七届河南省汽车工程科技学术研讨会》
| 2020年
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摘要:
混合动力汽车技术是目前解决车辆能源消耗过度和空气污染的有效途径.本文以插电式混合动力客车为研究对象,基于神经网络算法开展对未来行驶速度的预测,并应用动态规划算法和模型预测控制算法构建整车实时能量管理策略.实车测试数据表明:基于车速预测的实时能量管理策略相比基于规则的算法能够提升燃油经济性5.6%,有效解决了插电式混合动力客车全局能量分配使用优化的问题.
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周宇;
胡卫丰;
周洪益;
侍红兵;
李正佳;
孙大军
- 《新能源为主体的新型电力系统研讨会》
| 2020年
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摘要:
针对新能源及电动汽车接入配电网后产生的系列不适应问题设计了优化策略方案.分别将新能源与电动汽车作为两个独立系统考虑其对配电网的影响,针对劣势问题梳理关系数学模型,确定关键影响因子作为协同调配策略负荷分配网络进行重的参考目标.利用遗传算法计算多元影响因子的交叉变异方向,对配电网络构,精准判断新能源出力和电动汽车消纳的平衡预测值.采用模型预测控制方法可以用最低成本实现工程现场的自动化控制.
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JIN Zhilin;
金智林;
LI Jingxuan;
李静轩;
YAN Zhenghua;
严正华
- 《第17届全国非线性振动暨第14届全国非线性动力学和运动稳定性学术会议》
| 2018年
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摘要:
重型车由于重心高,质量大,行驶工况复杂,转弯制动过程易发生侧翻危险,且气压制动呈现非线性特征,使防侧翻控制在实车中应用困难.本文建立包含串联双腔制动阀,继动阀,ABS调节阀及制动气室的真实气压制动系统模型,分析气压制动的动力学特性;考虑制动与侧翻运动耦合,将气压制动融合到重型车侧翻动力学系统,建立包含侧向运动,横摆运动,簧载质量及非簧载质量侧倾运动的重型车非线性动力学模型,获得重型车复杂行驶工况侧翻稳定性规律;基于稳定性规律提出重型车防侧翻的优化模型预测控制策略,预测重型车侧翻动力学状态,计算侧倾角和横摆角速度误差及目标函数,得到最优气压制动踏板位移控制序列,实现差动制动防侧翻控制.选取典型侧翻工况进行实例分析,结果表明所建立的重型车模型有效,提出的控制策略可弥补气压制动响应延迟影响,提高重型车的防侧翻能力,改善重型车主动安全性能.
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张效宇;
程昆朋;
赵祥磊
- 《2018中国汽车工程学会年会》
| 2018年
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摘要:
横向控制问题是智能驾驶汽车控制的一个重要组成部分.传统的控制方法如PID,全状态观测器等因原理简单,易于实现等优点被广泛应用,但其未能在控制器设计的前期考虑系统的状态约束,这在一定程度上制约了控制器设计的鲁棒性.为提高智能驾驶汽车在横向控制时的精度和安全舒适性,本论文提出将模型预测控制方法(MPC)应用于自动驾驶汽车的横向控制并进行实车测试,通过引入转向盘转角和横摆角速度作为约束条件,实现对车辆轨迹自动跟随时的精度和安全舒适性进行控制.仿真和实车测试均表明了所设计的MPC控制器在实际智能驾驶应用中的可行性与有效性.
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CAO Haotian;
曹昊天;
SONG Xiaolin;
宋晓琳;
LI Mingjun;
李明俊
- 《2018中国汽车工程学会年会》
| 2018年
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摘要:
无人驾驶车辆技术近年来得到较大的关注和发展,它利用先进的车载传感器系统、信息处理系统和执行系统等对车辆周围环境、车辆自身状态进行监控,提高车辆运行效率和行车安全.轨迹规划是无人车技术中较为核心关键的部分,目前无人车轨迹规划方法以改进的运用在移动机器人领域的规划算法为主,而将运用于移动机器人领域的规划算法移植到车辆领域还存有诸多问题.为此,本文提出了一种可适应任意道路形状的,基于三次自然样条曲线的最优二次轨迹规划方法,并基于五自由度车辆模型采用模型预测控制算法(MPC)实现轨迹跟随,将其成功运用于无人赛车最优圈速轨迹规划与跟随之中.仿真表明,本文提出的轨迹规划和跟随方法具有合理性和可操作性.
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安博纳;
邹晖;
邢立旦
- 《2017中国系统仿真与虚拟现实技术高层论坛》
| 2017年
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摘要:
本文针对机动目标的搜索航线离线优化问题进行了研究.对搜索问题进行了环境模型、航线模型和目标函数的建立,引入模型预测控制(MPC)框架建立滚动优化模型,采用粒子群优化算法(PSO)实现每一次的优化决策.将优化模型用于战斗机搜索场景中,得到最优搜索航线,并将打靶结果与传统搜索方案进行对比.仿真结果表明,该模型对于不同目标及机动规律有着较好的适应性,优化航线对于机动目标有着较强的搜索能力.
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Wan Shanyu;
万善余;
Chen Wei;
陈伟
- 《第十二届中国智能交通年会》
| 2017年
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摘要:
突发交通事故不仅会造成巨大的经济损失和人员伤亡,同时也造成了城市拥堵.快速路是城市道路的主动脉,直接影响整个路网的通行效率,因此研究事故情况下如何缓解快速路上的交通拥堵具有现实意义.本文以宏观交通流模型MENTANET为基础,以总行程时间,匝道排队延误最小为目标,建立了事故下模型预测控制(MPC)框架,针对事故状态下的交通特征,对MENTANET做了相应修改,为提高模型预测的精度,本文提出了移动加权平均的方法对快模型预测控制进行反馈校正,从而形成了一个闭环控制系统.并利用遗传算法和SQP相结合的算法来求解构建的动态控制问题得到最优控制量.通过MATLAB仿真结果表明,本文所提出的控制策略能够明显减少事故状态下的总行程时间和匝道排队延误.