Mpc live guitar. 有约束MPC 相较与无约束的MPC，有约束的MPC除了要保证稳定性（s...

Mpc live guitar. 有约束MPC 相较与无约束的MPC，有约束的MPC除了要保证稳定性（stability），还要保证 递归可行性（recursive feasibility）。 递归可行性是指，如果在t时刻可以用设计的MPC得到一个解，那么在t+1时刻也应该可以得到一个解。 我这么想，在工程实际，一种控制如果真没什么问题的话，应该能普及。换一个角度，在工程实际不能普及的控制一定存在某种问题，问题是谁能讲清楚到底是什么问题？ 答案很清楚，PID、MPC都是工程界发明的，做应用的去整PID，做学术的去整MPC，就是这么回事。 PID、MPC是西方人的原创，代表的是 模型预测控制（Model Predictive Control，简称 MPC），是一种 基于 “数学模型” 的先进控制算法，核心逻辑是： 用一个 “模型”（比如 “知道输入电压，就能算出水温未来 5 分钟变化” 的公式）描述被控对象（比如热水器、机器人、化工反应釜）的行为； 模型预测控制（Model predictive control、MPC）是过程控制中，在满足特定限制条件时，控制过程的进阶控制方式，自1980年代起已用在化学工厂及炼油厂的工业过程中。近年来也用在电力系统的平衡模型以及电力电子学中。模型预测控制是以过程的动态模型为基础，多半是透过系统识别得到的线性经验 2023-05-27 再更新一波。 最近看了这两篇文献，就是MPC在电机领域的综述。 大家可以自己去看看。 主要是说MPC处理非线性约束问题的能力较强，而且它的动态性能与直接转矩控制一致，优于传统的矢量控制（PI）；但它的波动又小于DTC，与FOC接近。 下面有个对比图。 蟹妖 都是自由开源软件mpc的分支，除了界面不同、mpc-be不支持流媒体，功能和占用大同小异。 mpc是从winXP时代过来的古老windows软件了，主要靠解码和渲染滤镜一直更新维持生命力。 2023年我更推荐使用 mpv player。 Robust MPC-鲁棒模型预测控制之Tube-Based MPC（一） 写在前面 其实开始看Robust MPC的初衷是想看下，针对没有准确模型的系统，我们如何应用MPC方法来达到我的控制目的。 看到现在了解的不确定性仍然停留在不确定的噪声上，但是不急思想总是相通的。 “MPC难以做到Realtime”这句话是错的，并不是因为前沿的MPC实现已经到处跑了，而是 最学生、最实验室的方法都能做到实时：simulink中的时变线性含约束MPC，用PLC Coder生成的ST语言代码，200个步长的horizon，放到x86 based PLC里基本都是ms级别，这还附带了状态观测器。 4、 离散系统理论： MPC是在计算机的快速发展中应运而生的一种控制理论。 MPC有一个非常明显的特征，即它所研究的对象均为离散系统，这一点恰好反映了计算机的运作方式：离散信号处理。 因此，离散系统理论是学好MPC的基础。 模型预测控制（MPC）和基于模型的强化学习（Model-based RL）之间的联系是什么？ 最近在看模型预测控制相关的资料，突然觉得data-driven MPC和 强化学习理论中 Dyna-Q架构惊人的相似，这两种方法之间的区别和联系是什么… 显示全部 关注者 442 有约束MPC 相较与无约束的MPC，有约束的MPC除了要保证稳定性（stability），还要保证 递归可行性（recursive feasibility）。 递归可行性是指，如果在t时刻可以用设计的MPC得到一个解，那么在t+1时刻也应该可以得到一个解。 我这么想，在工程实际，一种控制如果真没什么问题的话，应该能普及。换一个角度，在工程实际不能普及的控制一定存在某种问题，问题是谁能讲清楚到底是什么问题？ 答案很清楚，PID、MPC都是工程界发明的，做应用的去整PID，做学术的去整MPC，就是这么回事。 PID、MPC是西方人的原创，代表的是 模型预测控制（Model Predictive Control，简称 MPC），是一种 基于 “数学模型” 的先进控制算法，核心逻辑是： 用一个 “模型”（比如 “知道输入电压，就能算出水温未来 5 分钟变化” 的公式）描述被控对象（比如热水器、机器人、化工反应釜）的行为； 模型预测控制（Model predictive control、MPC）是过程控制中，在满足特定限制条件时，控制过程的进阶控制方式，自1980年代起已用在化学工厂及炼油厂的工业过程中。近年来也用在电力系统的平衡模型以及电力电子学中。模型预测控制是以过程的动态模型为基础，多半是透过系统识别得到的线性经验 2023-05-27 再更新一波。 最近看了这两篇文献，就是MPC在电机领域的综述。 大家可以自己去看看。 主要是说MPC处理非线性约束问题的能力较强，而且它的动态性能与直接转矩控制一致，优于传统的矢量控制（PI）；但它的波动又小于DTC，与FOC接近。 下面有个对比图。 蟹妖 都是自由开源软件mpc的分支，除了界面不同、mpc-be不支持流媒体，功能和占用大同小异。 mpc是从winXP时代过来的古老windows软件了，主要靠解码和渲染滤镜一直更新维持生命力。 2023年我更推荐使用 mpv player。 Robust MPC-鲁棒模型预测控制之Tube-Based MPC（一） 写在前面 其实开始看Robust MPC的初衷是想看下，针对没有准确模型的系统，我们如何应用MPC方法来达到我的控制目的。 看到现在了解的不确定性仍然停留在不确定的噪声上，但是不急思想总是相通的。 “MPC难以做到Realtime”这句话是错的，并不是因为前沿的MPC实现已经到处跑了，而是 最学生、最实验室的方法都能做到实时：simulink中的时变线性含约束MPC，用PLC Coder生成的ST语言代码，200个步长的horizon，放到x86 based PLC里基本都是ms级别，这还附带了状态观测器。 4、 离散系统理论： MPC是在计算机的快速发展中应运而生的一种控制理论。 MPC有一个非常明显的特征，即它所研究的对象均为离散系统，这一点恰好反映了计算机的运作方式：离散信号处理。 因此，离散系统理论是学好MPC的基础。 模型预测控制（MPC）和基于模型的强化学习（Model-based RL）之间的联系是什么？ 最近在看模型预测控制相关的资料，突然觉得data-driven MPC和 强化学习理论中 Dyna-Q架构惊人的相似，这两种方法之间的区别和联系是什么… 显示全部 关注者 442 有约束MPC 相较与无约束的MPC，有约束的MPC除了要保证稳定性（stability），还要保证 递归可行性（recursive feasibility）。 递归可行性是指，如果在t时刻可以用设计的MPC得到一个解，那么在t+1时刻也应该可以得到一个解。 我这么想，在工程实际，一种控制如果真没什么问题的话，应该能普及。换一个角度，在工程实际不能普及的控制一定存在某种问题，问题是谁能讲清楚到底是什么问题？ 答案很清楚，PID、MPC都是工程界发明的，做应用的去整PID，做学术的去整MPC，就是这么回事。 PID、MPC是西方人的原创，代表的是 模型预测控制（Model Predictive Control，简称 MPC），是一种 基于 “数学模型” 的先进控制算法，核心逻辑是： 用一个 “模型”（比如 “知道输入电压，就能算出水温未来 5 分钟变化” 的公式）描述被控对象（比如热水器、机器人、化工反应釜）的行为； 模型预测控制（Model predictive control、MPC）是过程控制中，在满足特定限制条件时，控制过程的进阶控制方式，自1980年代起已用在化学工厂及炼油厂的工业过程中。近年来也用在电力系统的平衡模型以及电力电子学中。模型预测控制是以过程的动态模型为基础，多半是透过系统识别得到的线性经验 2023-05-27 再更新一波。 最近看了这两篇文献，就是MPC在电机领域的综述。 大家可以自己去看看。 主要是说MPC处理非线性约束问题的能力较强，而且它的动态性能与直接转矩控制一致，优于传统的矢量控制（PI）；但它的波动又小于DTC，与FOC接近。 下面有个对比图。 蟹妖 都是自由开源软件mpc的分支，除了界面不同、mpc-be不支持流媒体，功能和占用大同小异。 mpc是从winXP时代过来的古老windows软件了，主要靠解码和渲染滤镜一直更新维持生命力。 2023年我更推荐使用 mpv player。 Robust MPC-鲁棒模型预测控制之Tube-Based MPC（一） 写在前面 其实开始看Robust MPC的初衷是想看下，针对没有准确模型的系统，我们如何应用MPC方法来达到我的控制目的。 看到现在了解的不确定性仍然停留在不确定的噪声上，但是不急思想总是相通的。 “MPC难以做到Realtime”这句话是错的，并不是因为前沿的MPC实现已经到处跑了，而是 最学生、最实验室的方法都能做到实时：simulink中的时变线性含约束MPC，用PLC Coder生成的ST语言代码，200个步长的horizon，放到x86 based PLC里基本都是ms级别，这还附带了状态观测器。 4、 离散系统理论： MPC是在计算机的快速发展中应运而生的一种控制理论。 MPC有一个非常明显的特征，即它所研究的对象均为离散系统，这一点恰好反映了计算机的运作方式：离散信号处理。 因此，离散系统理论是学好MPC的基础。 模型预测控制（MPC）和基于模型的强化学习（Model-based RL）之间的联系是什么？ 最近在看模型预测控制相关的资料，突然觉得data-driven MPC和 强化学习理论中 Dyna-Q架构惊人的相似，这两种方法之间的区别和联系是什么… 显示全部 关注者 442. iix oeq vta jip wov xlf eei box ovs bby bef dnj kxk mik wth