MPC控制器详解

一、MPC控制器是什么

MPC（Model Predictive Control）控制器是一种基于预测模型的控制器，在工业自动化领域中应用十分广泛。其中，预测模型通常由多个状态方程组成，对被控对象的未来状态进行预测，从而获得最优控制策略。

MPC算法是一种开环控制算法，在每个采样周期内，通过解决一个最优化问题计算控制策略，从而实现对被控对象的控制。MPC具有良好的控制效果，被广泛应用于化工、电力、制造、交通等领域。

二、MPC控制器设计

1. MPC控制器设计机理

MPC控制器的设计机理是在每个采样周期内通过解决一个最优化问题计算出控制策略。一般情况下，MPC的模型由多个状态方程和多个约束方程组成，其中，状态方程用来描述被控对象的演化规律，约束方程用来描述被控对象的限制条件。

MPC控制器的设计过程大致可以分为以下几个步骤：

确定被控对象的数学模型，包括状态方程、约束方程等。
确定控制器的预测模型，根据被控对象的数学模型进行构造。
确定控制器的优化问题，包括目标函数和约束条件等。
求解最优化问题得到控制策略。
应用控制策略对被控对象进行控制。

2. MPC控制器参数设计

MPC控制器的参数设计过程是指在确定控制器结构和预测模型的基础上，通过调整各个参数来提高控制器的控制效果。MPC的参数设计包括以下几个方面：

预测时段的选择，即确定预测模型中预测时段的长度。
权重矩阵的选择，包括目标函数权重矩阵、约束条件权重矩阵等。
控制时域的选择，即确定控制器输出的时域长度。
控制时域采样周期的选择，即确定控制器输出的采样周期。

3. MPC控制器设计报错选取

MPC控制器的设计中，常常会出现各种错误，例如数值计算误差、控制效果不佳等。为了提高控制器的稳定性和可靠性，需要进行设计报错选取。

具体来说，设计报错选取包括以下几个方面：

模型精度的选择，即确定状态方程和约束方程的精度。
最优化算法的选择，包括线性规划、二次规划、混合整数规划等。
数值计算方法的选择，包括求解最优化问题的数值算法、控制器输出的数值积分算法等。
控制器结构的选择，即确定控制器的组成结构。

三、MPC控制器的优点

MPC控制器相比于传统控制器具有以下几个优点：

可以处理非线性、时变、多变量等复杂被控对象。
可以考虑多个控制目标和多个约束条件，实现复杂控制任务。
可以进行预测控制，避免因控制延迟导致的系统不稳定。
可以控制时域非常灵活，可以根据实际需求进行调整。

四、MPPT控制器作用

MPPT（Maximum Power Point Tracking）控制器是太阳能光伏发电系统中的一种控制器，主要作用是将太阳能电池板输出的电能最大化。具体来说，MPPT控制器可以调节太阳能电池板的工作点，即太阳能电池板输出电压和电流的比值，使其能够输出最大电功率。

在太阳充电系统中，光伏板输出功率随着光照强度的变化而改变，因此需要通过MPPT控制器实时调节太阳能电池板的输出电压和电流，保持太阳能电池板输出最大功率，确保足够的电能输出。

五、MPPT控制器工作原理

MPPT控制器的工作原理基于太阳能电池板的伏安特性曲线。为保证太阳能电池板输出最大功率，MPPT控制器会定期扫描太阳能电池板的伏安特性曲线，从中确定最大功率点的电压和电流值，然后根据这些值实时调节太阳能电池板的工作点。

MPPT控制器可以使用多种算法实现最大功率跟踪，比如：边降压、等效电路、开关捕捉、渐进式退火等。

// MPPT控制器算法示例
void MPPT_algorithm()
{
  while(1){
    //读取电池板电压和电流
    float Vb = read_battery_voltage();
    float Ib = read_battery_current();
    
    //搜索最大功率点
    float Vmp = Vb;
    float Imp = Ib;
    float Pmax = Vb*Ib; 
    for (float i = 0.1; i <= MAX_VOLTAGE; i += 0.1) { //最大电压
      //预测电池板电流
      float Ipv = Pmax / i;
      
      //计算电池板工作点电压和电流
      float Vpv = i - Rshunt * Ipv;
      if (Vpv  Pmax) {
        Pmax = P;
        Vmp = Vpv;
        Imp = I;
      }
    }
    
    //调节电池板工作点
    control_battery_voltage(Vmp);
    delay(10);
  }
}

六、MPC控制器如何应用到车上

MPC控制器可以在车辆的控制系统中得到应用，例如车辆的刹车控制、动力控制、转向控制等。在这些控制过程中，MPC控制器可以通过预测控制方法，实现对车辆的动态控制。

具体来说，MPC控制器可以将车辆的刹车距离、加速度等状态量作为输入，预测车辆的行驶状态，从而计算出最优的刹车策略或加速策略；MPC控制器还可以考虑车辆的安全控制和能耗控制等多个目标，实现对车辆的多目标控制。

//车辆MPC控制器示例代码

void vehicle_MPC(){

  while (1) {

    //读取车速和车辆状态

    float speed = read_vehicle_speed();

    float throttle = read_throttle();

    float brake = read_brake();

    float acceleration = read_acceleration();
    //预测车辆状态
    float x1 = speed;
    float x2 = acceleration;
    float u = throttle - brake;
    float y1 = x1;
    float y2 = x2;
    //确定控制目标和约束条件
    float r1 = 100; //期望的速度值
    float r2 = 0; //期望的加速度值
    float max_acceleration = 10; //最大加速度值
    float max_deceleration = 20; //最大减速度值
    //计算控制策略
    float K[4] = {1, 0.1, -0.1, 1}; //状态反馈系数
    float A[4][4] = {{1, 0.1, 0, 0}, {0, 1, 0.1, 0}, {0, 0, 1, 0.1}, {0, 0, 0, 1}}; //状态转移矩阵
    float B[4] = {0, 0, 0, u}; //输入矩阵
    float Q[4][4] = {{100, 0, 0, 0}, {0, 1, 0, 0}, {0, 0, 1, 0}, {0, 0, 0, 0.1}}; //目标函数权重矩阵
    float R[1][1] = {{0.1}}; //目标函数权重矩阵
    float A1[1][4] = {{1, 0, 0, 0}}; //约束条件系数矩阵
    float A2[1][4] = {{-1, 0, 0, 0}}; //约束条件系数矩阵
    float b1[1][1] = {{max_acceleration}}; //约束条件上界
    float b2[1][1] = {{-max_deceleration}}; //约束条件下界
    float P[4][4]; //解出的最优权重矩阵
    float K1[1][4]; //解出的最优系数矩阵
    cal_K(A, B, Q, R, P, K1);
    float K2[1][4]; //解出的最优系数矩阵
    float Aeq[1][4] = {0}; //等式约束条件矩阵
    float beq[1][1] = {{-r2}}; //等式约束条件矩阵
    cal_K(A1, A2, Aeq, beq, K2);
    float K3[1][4]; //解出的最优系数矩阵
    float Ain_arr[2][4] = {0, 0, 1, 0, 0, 0, -1, 0}; //不等式约束条件矩阵
    float bin_arr[2][1] = {{max_acceleration}, {-max_deceleration}}; //不等式约束条件矩阵
    cal_K(K3, Ain_arr, bin_arr);
    //计算控制输入量
    float u1 = K1[0][0]*x1 + K1[0][1]*x2 + K1[0][2]*y1 + K1[0][3]*y2;
    float u2 = K2[0][0]*x1 + K 
                                                        原创文章，作者：小蓝，如若转载，请注明出处：https://www.506064.com/n/279453.html