塞巴斯蒂安·格罗斯；马里奥·扎农；里恩·奎里宁；阿尔贝托·本普拉德；莫里茨·迪尔 从线性到非线性MPC：通过实时迭代缩小差距。 （英语） Zbl 1430.93062号 国际J.控制 93，第1期，第62-80页（2020年）. 概述：由于在线求解底层结构化二次规划算法的最新进展，线性模型预测控制（MPC）目前可以以优异的速度部署。相比之下，非线性MPC（NMPC）需要部署更精细的算法，这需要比线性MPC更长的计算时间。尽管如此，现在定期报告NMPC的计算速度与MPC的计算速度相当，前提是使用了足够的算法。本文旨在阐明线性MPC和NMPC之间的异同。特别是，我们将重点分析基于实时迭代（RTI）方案的NMPC，因为此技术已成功测试，并且在某些应用中，所需的计算时间仅略大于线性MPC。本文的目的是促进线性MPC社区对基于RTI的NMPC的理解。 引用于12文件 MSC公司： 93B45码 模型预测控制 93二氧化碳 控制理论中的线性系统 93立方厘米 控制理论中的非线性系统 90立方厘米20 二次规划 关键词：线性MPC；实时NMPC 软件：qpDUNES公司；DAESOL-II公司；qpOASES公司；罗德斯；ACADO公司；日晷 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{S.Gros}等人，《国际期刊控制》93，第1期，第62-80页（2020年；Zbl 1430.93062） 全文： 内政部 参考文献： [1] Albersmeyer，J。；Bock，H.，自适应BDF方法中的灵敏度生成，15-24（2008），柏林，海德堡 [2] Albin，T。；Ritter，D。；阿贝尔·D。；Quirynen，R。；Diehl，M.，二级涡轮增压汽油机气道的非线性MPC，第54届IEEE决策与控制会议（2015年），日本大阪 [3] Allgöwer，F。；纳吉，Z。；Findeisen，R.，非线性模型预测控制：从理论到应用，化工厂设计、运行与控制国际研讨会论文集，台北（2002） [4] 博克·H。；Deufhard，P。；Hairer，E.，ODE参数识别技术的最新进展，微分和积分方程中反问题的数值处理，95-121（1983），马萨诸塞州波士顿：Birkhäuser，马萨诸纳州波士顿·Zbl 0516.65067号 [5] 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