模型预测控制发展史

mpc控制算法本文对MPC控制算法进行了深入地研究，它是一种解决复杂系统控制问题的有效工具，具有高精度的控制性能、充分的实时性以及很强的容错性。

本文首先着重介绍了MPC控制算法的发展历史、基本概念和工作原理，并对其使用的模型进行讨论，包括模型的构建、模型估计方法、参数估计方法等。

接着，本文介绍了MPC控制算法的典型应用，特别是把MPC控制用于机器人控制领域。

最后，本文总结了MPC控制算法的优缺点，并针对MPC控制算法的改进方向作了研究。

【Introduction】MPC控制算法，即模型预测控制算法，是一种用于解决复杂系统控制问题的有效工具。

它最初源于运动学习理论，解决机器人移动自动控制中的问题。

随着计算机技术的发展，MPC的应用越来越广泛，成为了今天自动控制领域中的一项重要技术。

MPC控制算法具有准确性高、控制性能好、实时性强、容错性强等优点，具有广泛的应用前景。

【MPC控制算法的发展史】MPC控制算法的发展要追溯到20世纪50年代，当时工程师们开始把机器人移动技术应用到工业生产中。

他们发现，如果采用常规的周期控制技术，机器人的控制效果并不理想。

为了改善系统的控制效果，工程师们开发出了一种新的控制算法模型预测控制算法，根据不同的任务要求，不断改进和完善。

MPC控制算法的概念最初来源于运动学习理论，由J.L.Schwartz于1958年提出，这种算法现在已经广泛应用于机器人控制领域。

【MPC控制算法的基本概念】MPC控制算法是一种解决复杂控制问题的有效算法，把采用模型预测来控制系统，通常指将系统的状态参数融入算法进行控制。

它采用预测控制技术，在当前的状态和未来的状态之间建立一个模型，即建立模型将当前的控制器行为与未来的控制器行为联系起来，从而将当前的控制状态转移到未来的控制状态。

MPC控制算法需要建立系统的模型，并由此来估计模型的参数，以便更好地控制系统的运行。

【模型估计】MPC控制算法需要通过模型估计来建立模型，用于控制系统。