✅作者简介热爱科研的Matlab仿真开发者擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。个人主页Matlab科研工作室个人信条格物致知求助可私信。 内容介绍模型预测控制 (MPC) 近年来受到越来越多的关注因为它是一种强大的现代控制技术依赖于反复求解开环最优控制问题。为了获得高质量的最优输入信号需要一个精确的预测模型而这通常难以获得或难以辨识。近年来数据驱动控制方法越来越受到关注因为它们仅使用测量数据来控制未知系统无需事先进行模型辨识。数据驱动控制的一个主要问题是测量噪声的处理近年来的一些出版物将其视为确定性有界 [1]。然而这一假设通常不适用于实际系统。或者可以使用随机模型来模拟状态转移函数如 [2] 所示。然而概率模型例如高斯过程缺乏理论保障。本论文的目标是实现一种基于高斯过程模型的概率MPC方案用于表示具有噪声测量和不确定性模型的离散时间系统的状态转移函数。论文证明了一种概率GP-MPC算法足以用于线性模型和非线性模型。一个共同的挑战是大多数数据驱动方法需要与环境进行大量的交互。然而在现实世界中特别是机器人技术 [3] 等领域进行大量交互通常是不可行的。所提出的GP-MPC模型能够以少量交互来控制任何系统即使在存在不确定性模型的情况下也提高了数据效率。MPC 的核心在于其前瞻性它通过预测未来一段时间内的系统行为优化控制输入以实现预设的目标。传统的 MPC 方法通常依赖于精确的系统模型例如线性模型或非线性模型的精确参数化表达。然而对于许多复杂的实际系统获得精确的模型是极具挑战性的甚至是不可能的。模型误差会严重影响 MPC 的控制性能甚至导致系统不稳定。数据驱动控制方法的出现为解决这一问题提供了新的思路。这类方法无需预先建立精确的系统模型而是直接利用从系统中收集的输入输出数据来学习系统的行为。高斯过程 (GP) 是一种强大的非参数贝叶斯方法它能够在处理噪声数据的同时对非线性系统进行有效的建模和预测。GP 模型具有良好的概率性质能够量化预测的不确定性这对于鲁棒控制至关重要。本论文提出了一种基于高斯过程的概率 MPC (GP-MPC) 算法。该算法利用 GP 模型来近似系统的状态转移函数并通过贝叶斯优化框架来迭代更新 GP 模型。与传统的确定性 MPC 方法不同GP-MPC 算法能够显式地处理模型不确定性并利用预测的不确定性信息来优化控制策略从而提高控制系统的鲁棒性和可靠性。一个关键的贡献在于本论文证明了该 GP-MPC 算法能够同时适用于线性系统和非线性系统。这避免了为不同类型的系统设计不同的控制算法简化了控制器的开发和应用。此外我们还关注了数据效率问题。在许多实际应用中与系统进行大量交互是不可行的甚至是不安全的。因此本论文特别强调了算法的数据效率并通过理论分析和实验验证证明了该 GP-MPC 算法能够在少量交互的情况下取得良好的控制性能。论文的理论部分将着重于算法的收敛性、稳定性和鲁棒性分析。我们将证明在一定的假设条件下GP-MPC 算法能够保证系统的稳定性和最优性即使在存在模型不确定性和噪声的情况下。这些理论结果提供了对算法性能的坚实保障并为算法的实际应用提供了理论基础。实验部分将通过模拟和实际实验来验证算法的有效性。我们将选择具有代表性的线性系统和非线性系统进行测试并与其他数据驱动控制方法进行比较以证明该 GP-MPC 算法的优越性。我们还将重点关注算法的数据效率并分析在不同数据量下的控制性能。总而言之本论文提出了一种基于高斯过程的概率 MPC 算法该算法具有数据效率高、鲁棒性强、适用性广等优点为解决实际系统中模型不确定性和数据稀疏性问题提供了有效的解决方案。本论文的理论和实验结果将为该算法的实际应用提供坚实的理论基础和实验支撑并在数据驱动控制领域做出重要贡献。⛳️ 运行结果 参考文献 部分理论引用网络文献若有侵权联系博主删除 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料 私信完整代码和数据获取及论文数模仿真定制 往期回顾可以关注主页点击搜索团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真助力科研梦 各类智能优化算法改进及应用生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划2E-VRP、充电车辆路径规划EVRP、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维2.1 bp时序、回归预测和分类2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类2.14 PNN脉冲神经网络分类2.15 模糊小波神经网络预测和分类2.16 时序、回归预测和分类2.17 时序、回归预测预测和分类2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断图像处理方面图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知 路径规划方面旅行商问题TSP、车辆路径问题VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划EVRP、 双层车辆路径规划2E-VRP、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻 无人机应用方面无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划 通信方面传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配 信号处理方面信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理传输分析去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测电力系统方面微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电 元胞自动机方面交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀 雷达方面卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别 车间调度零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP