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Nonlinear Model Predictive Control Using a Modified Sequential Convex Programming
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AI
DOI：10.1109/tac.2026.3699833.png)
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摘要
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本文提出了一种基于序列凸规划（SCP）的非线性模型预测控制（NMPC）方案。我们针对非线性MPC提出了一种改进的SCP算法，该算法能自适应地将线性化误差的影响纳入状态约束中，确保由非线性动力学生成的实际状态轨迹忠实地满足所有约束，即使SCP过程提前终止。随后，针对标称系统开发了一种NMPC框架，无需额外的优化。该方法进一步通过引入收缩时域和自触发机制扩展至含加性扰动的系统，二者共同降低了问题维数和计算频率，从而提升了实时性能。理论分析证明了递归可行性和闭环稳定性，即使SCP过程提前终止也成立。最后，仿真结果验证了所提出算法的有效性。
期刊
IF:
7
论文数:
1.3W
被引数:
7.1W
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