预测控制模型结构

描述解释预测控制描述解释预测控制可用于检测、诊断、预报。

其中，预测控制系统模型可由： 1．线性二次型预测控制； 2．线性二次非预测控制；3．线性二次非线性预测控制； 4．线性二次线性预测控制； 5．非线性三次非预测控制； 6．多输入多输出(MIMO)描述解释预测控制。

预测控制系统模型构成的描述方法有： 1．状态空间描述； 2．传递函数描述； 3．结构图描述； 4．状态变量描述； 5．模块化描述等等。

描述解释预测控制就是根据已经取得的输入数据，估计输出变量（被控量）未来值的过程。

它具有以下特点： 1．预先控制，也称前馈控制，它可以把误差控制在给定范围之内，使被控对象在尽可能短的时间内达到所希望的性能指标。

在这里，输出量是一个纯粹的变量，而不含其他因素，如随动量等。

所以说预先控制是根据已知的偏差来调整控制器的增益，从而消除偏差，使控制系统始终稳定在一个设定的范围之内。

如果将某一外部扰动消除掉后，系统的输出还能保持在这个范围之内，那么这种控制就叫作“自动”。

在实际应用中，大多数的预先控制系统是这种情况，故预先控制又叫自动控制。

因此我们把用自动控制方式组成的控制系统叫做自动控制系统。

自动控制系统是预先控制的典型应用，但并不限于此。

预先控制也适用于过程参数不能直接观测或无法准确预计的场合，如弹性力学中的稳定性研究，不随时间变化的物理量的研究，采样控制理论中用的分析和综合等。

2．预测控制。

它是根据系统历史数据资料，估算系统的未来数学模型，并根据该数学模型来控制被控对象，以提高系统的性能指标的一种方法。

它只能对可能出现的偏差进行估计，所以它是一种被动控制方式。

它只能用于事先对系统没有任何了解，或者完全不了解，甚至在运行过程中突然发生的故障情况下，才能及时采取措施进行控制，使系统正常运行，防止发生故障，甚至故障还没有产生时就采取措施，把损失减少到最低限度。

例如：核电厂一旦发生爆炸，会产生大量放射性物质，使环境遭受破坏，造成人员伤亡。

模型预测控制与增强学习第一章引言1.1 研究背景和意义模型预测控制（Model Predictive Control，MPC）和增强学习（Reinforcement Learning，RL）是两种在控制系统领域非常重要的方法。

MPC是一种基于数学模型的控制方法，通过预测系统未来的演变来计算最优控制输入。

相比传统的基于反馈的控制方法，MPC可以在多个时间步骤上进行优化，可以更好地处理约束条件和非线性系统。

而RL是一种基于试错学习的方法，通过智能体与环境的交互来学习最优策略，通过奖励和惩罚来指导智能体的行为。

MPC和RL在不同的应用场景中都有广泛的应用，比如自动驾驶、机器人控制等。

1.2 研究内容和结构安排本文主要对MPC和RL进行介绍和比较，解释它们的原理和应用。

具体来说，第二章将详细介绍MPC的原理和方法，包括模型预测、优化算法、约束处理等。

第三章将介绍RL的原理和方法，包括马尔可夫决策过程、值函数、策略搜索等。

第四章将对MPC和RL进行比较，分析它们各自的优势和不足，并讨论它们的结合应用。

最后，本文将总结全文内容并展望未来研究方向。

第二章模型预测控制2.1 模型预测的概念和方法模型预测控制（MPC）是一种通过预测系统未来行为来计算最优控制输入的方法。

MPC将系统的模型表示为离散时间的状态空间模型，通过迭代优化来求解最优控制输入序列。

MPC的基本思想是，在每个时间步骤上，通过预测系统状态和控制输入的未来演变，选择使系统性能指标最优的控制输入。

MPC的优点在于可以处理多个时间步骤上的约束条件，能够更好地适应非线性系统和不确定性。

2.2 MPC的优化算法MPC的求解过程涉及到一个优化问题，需要求解一个非线性规划或二次规划问题。

常用的优化算法包括牛顿法、梯度下降法和内点法。

这些算法可以通过迭代的方式逐步优化控制输入序列，直到收敛到最优解。

在MPC中，需要考虑不仅系统性能指标的优化，还有约束条件的满足，比如系统状态、控制输入的范围约束等。

预测控制模型结构全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：预测控制模型是一种在控制系统中常用的方法，它通过对未来系统行为的预测来优化控制变量的调节，以实现对系统性能的优化。

预测控制模型结构是指在构建预测模型时所采用的方法和技术，以及模型中包含的变量和参数。

在实际应用中，选择合适的预测控制模型结构是至关重要的，可以直接影响系统的性能和稳定性。

预测控制模型结构通常分为两部分：状态空间模型和输出模型。

状态空间模型是描述系统状态演变规律的数学模型，通过状态方程和测量方程来描述系统状态之间的关系；输出模型是描述系统输出和控制变量之间的关系，通常用来预测系统输出的变化。

在实际应用中，可以根据系统的特点和需求选择不同的模型结构进行建模和优化。

在选择预测控制模型结构时，需要考虑以下几个因素：首先是系统的动态特性。

不同的系统具有不同的动态特性，如惯性、滞后和惯性等。

根据系统的动态特性选择合适的模型结构是至关重要的，可以有效地预测系统的未来行为。

其次是系统的输入输出关系。

系统的输入输出关系反映了系统的控制规律和性能要求，不同的输入输出关系需要选择不同的模型结构来描述和优化。

再次是系统的非线性和时变性。

在实际控制过程中，系统通常存在非线性和时变性，这些因素会影响预测模型的精度和稳定性。

选择适合系统动态特性的模型结构可以有效地提高模型的预测精度。

最后是模型参数的确定。

在建立预测控制模型时，需要确定模型中的参数和变量。

通过对系统进行建模和参数估计，可以准确地描述系统的行为，并优化控制策略，从而提高控制性能。

在实际控制系统中，预测控制模型结构的选择和优化是一个复杂的过程，需要综合考虑系统的特性、性能需求和控制目标。

通过合理选择模型结构，并结合先进的优化算法和控制策略，可以有效地提高系统的控制性能和稳定性，实现对系统的精确控制和优化调节。

第二篇示例：预测控制模型结构是一种在控制系统中广泛应用的方法，用于预测未来的系统状态并调整控制策略以实现所需的性能。

约束模型预测控制其实讲模型预测控制有几个角度去讲，因为它本就是属于优化和控制两个领域的交叉。

我比较习惯于从最优控制的角度去理解，这样的话对于自动化出身的童鞋是比较好理解的，但是其它领域的童鞋之前没有接触过最优控制的，就更加不好去理解模型预测控制了。

所以本文从最最基本的一个动机开始讲起。

模型预测控制（model predictive control）顾名思义有三个主要部分构成，1模型；2预测；3控制（做决策），我们只要理解这三个部分和它们之间的关系即可。

1 模型，模型可以是机理模型，也可以是一个基于数据的模型（例如用神经网络training 一个model出来）2 预测，建立模型的目的是什么呢？建立一个模型并不是放在那里拿来看的，多半是用来做预测用的。

我们每天的生活中就在不停地做建模和预测的事情，例如你过马路的时候，会预测一下是否有车能撞到你，例如我们周末想出去旅游了，可能就会去看一下天气预报。

在实际生产中也有很多类似的例子，淘宝会预测每件商品未来7天的购买量，物理学家会用牛顿三大定律预测小行星的运动轨迹。

3 控制（做出决策），控制就是我需要做出动作了，在前面的例子中对应起来就是，例如你过马路的时候，会预测一下是否有车能撞到你，如果没有你就赶快过马路（控制动作）。

例如淘宝会预测商品未来7天的购买量，就要看如果说有一些商品缺货了的话就赶紧去调货或者生产（控制动作），例如物理学家用牛顿三大定律预测小行星运动轨迹，如果预测到小行星会撞击到地球的话，那就提前需要采取措施来避免小行星的撞击（控制动作）。

在上面的三个例子中，第一个例子你用的是你的大脑根据以往经验学到的模型来做预测，第二个例子中可能你会用神经网络，决策树啊等等机器学习学习到的模型（说到这里可能很多童鞋会比较激动，模型预测控制可以和现在很火的人工智能深度学习结合在一起），第三个例子中物理学家们用到的是机理模型。

总之各种各样的模型都可以做预测，我们身边天天都在做预测，而预测不单单是预测的准就完事了，预测的目的是为了让我们更好的去决策。