Carleman 输出反馈 MPC：基于 Carleman 近似的移动地平线估计/模型预测控制对的演示-matlab开发

《Carleman 输出反馈 MPC：基于 Carleman 近似的移动地平线估计/模型预测控制对的演示——MATLAB 开发》 本资源提供的是一个 MATLAB 实现的示例，涉及了Carleman 输出反馈模型预测控制（MPC）与移动地平线估计（Moving Horizon Estimation, MHE）的结合应用。该代码基于作者在《Journal of Process Control》发表的学术论文，旨在展示如何将理论方法应用于实际系统控制。 Carleman 输出反馈 MPC 是一种先进的控制策略，它利用了Carleman线性化方法来处理非线性系统的控制问题。Carleman线性化是将非线性系统转化为等价线性系统的技巧，通过引入适当的权重函数，使得系统的状态变量可以被一组新的、线性相关的变量替代，从而简化控制设计过程。在输出反馈MPC中，由于系统内部状态无法直接测量，控制决策依赖于系统输出，即测量到的变量。 移动地平线估计（MHE）是一种在线估计方法，用于估计系统的未知状态。与传统的卡尔曼滤波不同，MHE在每次迭代时优化一个有限时间窗口内的系统模型，考虑了未来预测的不确定性。这种方法特别适合于存在不确定性和非线性的动态系统，因为它可以捕获短期的动态行为，并且能够适应模型或测量中的不确定性。 模型预测控制（MPC）则是一种基于模型的先进控制策略，它对未来一段时间内的系统行为进行预测，并根据这些预测结果来制定当前的控制输入。MPC的核心思想是优化，即在满足系统约束的前提下，最小化某个性能指标，如能耗、产品质量等。MPC的优势在于其预见性和灵活性，可以处理复杂的约束条件和多变量系统。 在这个MATLAB实现中，用户可以了解到如何构建Carleman近似，如何设置MHE问题的优化目标和约束，以及如何设计输出反馈MPC控制器。代码可能包括了以下关键部分： 1. **Carleman线性化**：这部分代码会处理非线性系统的数学模型，生成Carleman变换，将非线性系统转换为线性系统。 2. **移动地平线估计**：涉及构造MHE的优化问题，包括状态估计的动态方程、初始条件、测量模型和系统约束。 3. **模型预测控制**：设计MPC的滚动优化问题，包括状态和输入的预测模型、成本函数的设定、约束处理和控制器的实时更新。 4. **仿真与验证**：包含模拟环境和验证实验，用于检验所设计控制器的有效性和性能。 这个MATLAB代码库对于理解Carleman输出反馈MPC和MHE的实际应用具有很高的参考价值，不仅可以帮助研究人员快速原型设计和测试控制策略，也可以作为教育工具，让学生深入理解非线性控制理论和实践。 这个项目展示了如何利用MATLAB实现Carleman线性化、移动地平线估计和模型预测控制的集成，为非线性系统的输出反馈控制提供了一个实用的解决方案。如果你在研究或实践中遇到类似的控制问题，这个代码库将是一个宝贵的资源，记得在使用时引用原始论文，以尊重作者的贡献。