模型预测控制（MPC）

核心思想

滚动优化

• 每周期重复求解→仅实施首项控制量

反馈矫正

• 利用最新状态重新预测→修正模型误差

多步预测

• 预测时域内状态轨迹→提前应对约束

工作流程

1. 获取当前状态

• 传感器实时采样→系统状态变量当前量

2. 迭代预测

• 系统模型→生成预测时域内状态序列

3. 优化求解

• 价值函数（综合控制目标）最小化
  • 约束条件
    • 输入/状态/安全边界

4. 实施控制

• 最优序列首项→施加于被控对象

5. 下一周期

• 状态更新→返回步骤1

分类体系

有限控制集 MPC（FCS-MPC）

• 特点
  • 控制量离散→穷举有限开关状态
• 典型应用
  • 预测电流控制
    • 目标：电流快速跟踪给定
  • 预测转矩控制
    • 目标：电磁转矩与磁链协同优化
  • 预测转速控制
    • 目标：转速无差拍调节

连续控制集 MPC（CCS-MPC）

• 特点
  • 控制量连续→解析或数值优化
• 按寻优原理细分
  • 隐式MPC
    • 在线二次规划（QP）实时求解
  • 显式MPC
    • 离线多参数规划→查表法在线查最优解
• 按控制目标细分
  • 预测电流控制
  • 预测转矩控制
  • 预测转速控制

关键术语速览

价值函数

• 量化控制性能与约束惩罚的标量指标

预测时域

• 向前预测的时间步长范围

控制时域

• 优化变量序列的长度（≤预测时域）