MPC是一种基于数学模型的控制策略,它通过预测系统在未来一段时间内的行为,并求解优化问题来确定当前的控制输入,以实现期望的控制目标。对于非线性系统,MPC可以采用非线性模型进行预测和优化,这种方法被称为非线性模型预测控制(NMPC)。
二、非线性MPC在机器人控制中的应用
- 系统建模:
- 在非线性MPC中,首先需要为机器人系统建立准确的非线性动力学模型。这个模型应包含机器人的运动学、动力学特性以及可能的外部干扰和约束条件。
- 预测与优化:
- 利用非线性模型,MPC在每个控制周期内预测机器人在未来一段时间内的状态轨迹。
- 建立一个优化问题,将控制目标(如最小化跟踪误差、最大化效能等)和约束条件(如输入限制、状态限制等)纳入考虑。
- 通过求解优化问题,得到一组最优的控制输入序列。然而,在实际应用中,通常只实施这个序列中的第一个控制输入,并在下一个控制周期中重复此过程。
- 实时性与计算量:
- 非线性MPC的一个主要挑战是计算量较大。由于非线性模型的复杂性,优化问题的求解可能需要较长的计算时间。
- 因此,在实时性要求较高的应用中,需要采用高效的优化算法和适当的模型简化策略来降低计算负担。
三、非线性MPC的优点
- 处理非线性系统:
- 非线性MPC能够直接处理具有非线性动态特性的机器人系统,无需对模型进行线性化处理,从而提高了预测的精度和控制的准确性。
- 处理约束条件:
- 与传统的控制方法相比,非线性MPC能够更方便地考虑系统的约束条件,如输入限制、状态限制等。这有助于在满足约束条件的同时实现期望的控制目标。
- 灵活性:
- 通过在优化问题中引入不同的目标函数和权重,非线性MPC可以灵活地适应不同的控制目标。这使得它在处理复杂任务和动态环境时具有更高的适应性和鲁棒性。
得到控制器设计
openExample('mpc/ControlOfRobotManipulatorUsingPassivityBasedNonlinearMPCExample')