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- 一种基于微分平坦的稀疏非线性模型预测控制方法
- 本发明属于四旋翼无人机轨迹跟踪控制领域，具体提供一种基于微分平坦的稀疏非线性模型预测控制方法(FS‑NMPC)，用以克服现有非线性模型预测控制方法(NMPC)控制性能不足的问题，本发明具有良好的跟踪精度的同时还具有更高的...
- 李福生张俊
- 水空两栖无人机的非线性模型预测控制方法
- 本发明涉及无人机控制技术领域，尤其涉及一种水空两栖无人机的非线性模型预测控制方法，包括以下步骤：基于所述四轴八旋翼无人机构建无人机运动数学模型；基于所述无人机运动数学模型构建用于所述四轴八旋翼无人机的预测控制的代价函数；...
- 赵曜张泽琦徐雍吕伟俊周宇媚李梓甜张天洋
- 一种低温多效蒸馏海水淡化系统非线性模型预测控制方法
- 本发明公开了一种低温多效蒸馏海水淡化系统非线性模型预测控制方法，涉及海水淡化技术领域，具体步骤为：定义系统参数、推导建立系统的动态模型、设计非线性模型预测控制控制器和设计低温多效蒸馏海水淡化系统实验，考虑低温多效蒸馏海水...
- 孙文旭胡兴平贾磊张海伦
- 多旋翼无人机协同运输与操纵悬吊载荷的非线性模型预测控制方法
- 本发明公开了一种多旋翼无人机协同运输与操纵悬吊载荷的非线性模型预测控制方法，首先建立了包含载荷、电缆及旋翼无人机在内的系统动力学模型，该模型基于SE(3)×S²×SO(3)流形。随后，提出了轻量级的NMPC方法，该方法通...
- 田埸孟濬
- 基于非线性模型预测控制的拖挂车系统泊车轨迹规划方法
- 2025年
- 拖挂车是欠驱动与非完整约束高度耦合的非线性系统,具有状态维度高、约束复杂、内部稳定性差等特点,导致其泊车轨迹规划的求解时间长。因此,设计了一种基于非线性模型预测控制的拖挂车泊车轨迹规划方法,通过融合系统多元约束,构建优化问题,规划无碰撞的泊车轨迹。为加速优化问题的求解,首先,在系统的高维状态空间中使用结合Reed-Shepp(RS)曲线的改进快速扩展随机树(RRT*-RS)进行随机采样,以RS曲线满足反向行驶的特性,找到一条近似最优路径作为优化问题热启动的参考解。然后,在求解优化问题时,选用近似平均牛顿法以节约求解时间,提升系统实时性。最后,进行了倒库泊车、侧方泊车、多障碍物等场景实验仿真验证,仿真结果表明所提方法在不同场景下均可实现拖挂车泊车快速轨迹规划,求解时间与传统内点法和序列二次规划法相比均有40%以上的提升。
- 杨毅贾博铂高亮高亮谢杉杉
- 关键词：非线性模型预测控制
- 事件触发的鲁棒非线性模型预测控制农机轨迹跟踪方法
- 本发明属于控制技术领域，涉及事件触发的鲁棒非线性模型预测控制农机轨迹跟踪方法。该方法包括：建立农机横纵向动力学模型及其状态空间方程，对农机运行轨迹进行跟踪；构建改进的非线性模型预测控制系统，改进的非线性模型预测控制系统包...
- 吕成兴陈刚高乾陈健田艳兵杨智博王言前许洪祖薛冰川徐蕾徐祥谦
- 基于非线性模型预测控制的无人叉车路径跟踪
- 2025年
- 随着智能制造、智能仓储等行业的发展,无人叉车受到了越来越广泛的关注,但是目前针对无人叉车的研究工作主要集中于定位、感知和规划等技术,针对路径跟踪控制方面的研究尚不够成熟。目前无人叉车路径跟踪控制方面主要存在两方面的问题,一方面,现有控制方法均未考虑转向轮转角约束、转向轮转角速度约束等系统约束;另一方面,现有研究工作通常未采用货叉前端中点作为控制目标。为解决这些问题,首先,基于非完整约束原理建立了以货叉前端中点为控制点的无人叉车运动学模型;然后,在此基础上设计了基于非线性模型预测控制(Nonlinear Model Predictive Control, NMPC)的路径跟踪控制算法;最后,通过MATLAB软件进行了仿真测试并与Stanley控制等控制方法进行了比较。结果表明,提出的以货叉前端中点为控制点的NMPC路径跟踪控制器可以实现较高精度的路径跟踪,在不同工况的仿真结果中,横向误差幅值的最大值为0.054 9 m,收敛值不超过0.014 7 m,相比以前桥中点为控制点的NMPC路径跟踪控制器、Stanley控制器等,可以将横向误差幅值的最大值减小75.88%以上,收敛值减小88.34%以上;此外,所提出的控制器的实时性可以满足低速控制系统需求,每个控制周期内的计算时间不超过20 ms,小于控制周期的40%。
- 张红琼白国星
- 关键词：预测控制控制点
- 一种基于非线性模型预测控制的无人机复杂航路跟随制导方法
- 本发明公开了一种基于非线性模型预测控制的无人机复杂航路跟随制导方法，引入沿预定复杂航路变速运动的参考点，在Serret‑Frenet坐标下建立无人机跟随航路的位置和方向误差模型，结合无人机滚转角以及动参考点速度等约束，构...
- 李春涛薛宝山
- 基于前馈非线性模型预测控制的类车机器人路径跟踪
- 2025年
- 类车机器人由于零件标准化程度低,侧偏刚度等轮胎力学参数难以准确获得,存在动力学建模十分困难的问题,因此现有研究工作通常以运动学模型作为类车机器人的控制模型,但由于其运动学模型存在模型失配,导致类车机器人与参考路径之间的误差、类车机器人的前轮转角和前轮转角速度出现剧烈振荡现象.针对前述问题,本文基于非线性模型预测控制(Nonlinear model predictive control,NMPC)的滚动优化原理,引入基于逆运动学模型的前馈转角信息,将前轮转向角作为预测模型的第四维,提出了一种基于前馈非线性模型预测控制(Feedforward NMPC,FNMPC)的类车机器人路径跟踪控制算法.并通过Simulink和CarSim进行了联合仿真,结果表明FNMPC有效减小了模型失配导致的振荡现象,同时具有较高的跟踪精度.其中前馈非线性模型预测控制器的位移误差幅值不超过0.1106 m,航向误差幅值不超过0.1253 rad.在相同工况下,线性模型预测控制、前馈线性模型预测控制、纯跟踪控制和Stanley控制误差发散,而本文提出的FNMPC相比已有NMPC跟踪精度更高,且控制增量绝对累计值相比NMPC控制器减小67.53%.通过线控类车机器人底盘作为实验平台完成的测试结果表明,NMPC系统在进入弯道时出现控制失控现象,在相同工况下,FNMPC系统能够有效完成对参考路径的跟踪,同时将位移误差幅值控制在0.1624 m以内,航向误差幅值控制在0.1138 rad以内.
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- 关键词：模型预测控制平顺性
- 一种基于非线性模型预测控制方法（Nonlinear MPC）的住宅空气源热泵三联供系统
- 本发明涉及一种基于非线性模型预测控制方法(Nonlinear MPC)的住宅空气源热泵三联供系统，旨在实现制热水与供暖模式的高效切换，并在供冷/暖模式下根据负荷需求灵活调节供冷/热量，以提升系统运行的精确性和节能性。No...
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