预测控制的理论与方法

一篇经典的预测控制英文综述文章，较为详细的叙述了预测控制的发展及其在优化等方面应用

模型预测控制算法比较基础的论文，清晰易懂，适合初学MPC

为减少预测控制的在线计算量, 提出了对优化变量进行集结的优化策略。通过一个集结矩阵将 原优化变量与集结后的变量联系起来, 从而为多种预测控制算法建立一个统一的框架。 分析了现有的几 种典型优化策略的集

预测控制电子书，适合搞预测控制的科研人员参考

无人驾驶车辆模型预测控制-龚建伟-姜岩-徐威著-出版社-北京理工大学出版社

一种机器人实时预测控制方法,黄浩,张铭钧,本文提出了运用模糊神经网络来建立机器人的多步预测模型,通过采用在线的调整算法来修正模型的误差。结合预测控制算法得到的预测

本文提出了一种针对多主题不确定性和有界干扰的系统的动态输出反馈鲁棒模型预测控制(OFRMPC)的离线方法。 对于离线优化,针对预先确定的估计状态和估计误差集(EES)的所有组合,计算一系列的控制器参数

离线方法与在线优化相结合的混合型鲁棒预测控制

自20世纪70年代被提出以来,预测控制相对传统PID控制的很多优势令其在工业过程应用中产生了重要和广泛的影响。预测控制的方法有很多种,例如:动态矩阵控制(DMC)、扩展的预测自适应控制(EPSAC)、

随着现代控制理论的发展和多年的实践摸索，先进控制技术已经成熟，而预测控制策略因其预测模型、滚动优化、反馈校正三大特征符合工业过程控制的实际需要，尤其是对无法准确建立数学模型的现代工业更为适用，故成为当