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快速接触式模型预测控制
摘要 - 在本文中，我们提出了一种控制机器人系统的通用方法，该机器人系统与环境建立和破坏。有关参考轨迹的近似值。这些动态使上层计划问题可以理解联系时间和力量，并在线生成全新的接触模式序列。为了获得可靠且快速的数值收敛，我们为这些LCP触点动力学设计了一个结构探索的内点求解器，以及用于跟踪问题的自定义轨迹优化器。我们演示了CI-MPC的实时解决方案率，以及在四足机器人上硬件实验中生成和跟踪非周期行为的能力。我们还表明，控制器可以建模不匹配模型，并且可以通过在模拟中发现和利用各种机器人系统的新接触模式来响应干扰，包括Pushbot，Planar Hopper，Planar hopper，Planar Quadruped和Planar Bip。
模型对基于生产者的太阳能地区加热网络中双向传热的预测控制
具有分散热量生产的地区供暖网络非常适合包括在空间有限的城市地区的可再生能源份额。一个新概念是一个基于生产的地区供暖网络，其中一些甚至所有建筑物都配备了分散的建筑物水平的热量储藏和热量产生植物。为了利用相互连接的加热网络的全部潜力，带有剩余热量的建筑物旨在将热量转移到有加热需求的建筑物中，以防止中央供暖厂的激活。这项工作提出了一项关于使用模型预测控制策略来管理区域供暖网络中建筑物之间双向传热的初步可行性研究。我们将此问题提出为最佳控制问题，并为每个潜在的传热连接结合了二进制决策变量。这会导致难以解决的混合企业非线性优化问题。该问题通过基于快速的基于梯度的优化算法与组合积分近似策略相结合解决。进行了一个有关使用建筑级太阳能热收集器和储罐的住宅供暖网络的案例研究。优化操作与从一个月的测量中获得的实际操作进行了比较。结果表明，具有双向传热的优化策略可以利用整个网络中产生的总热量。在案例研究中，这导致了中央热供应商所需的热能的近75％。仅当所有建筑物产生或储存的热量不足以满足网络内的总热量需求时，才需要中央供暖提供商。
使用型号预测控制方法
摘要：本文提出了电池电量状态（SOC）的能源管理策略，该策略使用层次分布式模型预测控制（HDMPC），用于在太阳能驱动的长期持续飞机上独立的微电网。微电网的创新设计是两层结构，其中第一层由名为PV电池模块（PBM）的光伏生成和电池存储系统组成。第二层称为微电网子系统（MGSS），由几个PBM组成，每个PBM都为飞机上的特定DC负载提供了功率。控制系统分为两个级别：网格级模型预测控制（MPC）和转换器级MPC。网格级MPC采用分布式模型预测控制策略，以获得每个模块的参考功率。使用监督模型预测控制（SMPC）策略，转换器级MPC计算转换器的控制变量。新的微电网结构和提议的控制策略提高了能源系统的可靠性，并提高了其能量利用率。
能源管理的经济模型预测控制
为了满足可持续能源系统、多样化能源资源和电力市场自由化的需求，全球能源行业正经历分布式能源 (DER) 的大规模渗透。为了最大限度地发挥这些资产的效益，DER 可以聚合在虚拟发电厂 (VPP) 中并作为单一系统运行。在这项工作中，我们考虑一个由连接到高压 (HV) 电网的级联水电站 (CHPS) 聚合并集成连接到中压 (MV) 电网的大量可变可再生能源 (VRES) 组合而形成的 VPP。然后，我们解决了在复杂的技术约束、安全约束和由于故障导致 VPP 资源不可用的情况下，在联合能源和辅助服务市场上实现 VPP 利润最大化的问题。首先，我们提出了一个 VPP 的通用模型。其次，我们提出了一个两级顺序 VPP 能源管理策略，该策略由长期竞价优化和通过经济模型预测控制 (EMPC) 的实时控制组成，两者都接收预测作为输入。模拟采用法国综合公司 Compagnie Nationale du Rhône (CNR) 提供的真实模型和实际预测。与传统参考跟踪 MPC (RTMPC) 相比，EMPC 可将 VPP 利润提高 6%，并在发生故障时增强辅助服务的提供。
人工胰腺模型预测控制（MPC），具有数据驱动的多步 - 先前的血糖预测因子
我们介绍了闭环胰岛素输送算法的设计和内部评估，用于处理1型糖尿病（T1D），该糖尿病（T1D）由数据驱动的多步进血糖（BG）预测因子集成到线性时间变化（LTV）模型预测控制（MPC）框架中。我们建议通过可用数据识别葡萄糖调节系统的开环模型，而是建议将整个BG预测拟合在MPC中使用的预定义预测范围，作为过去输入 - IPUT数据的非线性函数，以及未来胰岛素控制输入的FFI NE功能的非线性函数。对于非线性部分，提出了一个长的短期内存（LSTM）网络，而对于A ffi Ne组件，选择了线性回归模型。与传统的线性MPC相比，基于从数据确定的外源性（ARX）输入模型的自动回归的传统线性MPC相比，我们评估了在三种模拟场景中提出的LSTM-MPC控制器：每天的标称案例，每天有3顿饭，每天的饮食措施是一个随机的进餐情况，与最近出版的饮食中的餐饮造成了25％的股份和25％的股份，并与25％的造成了一份，并与25％的造成了一份。此外，在所有情况下，都没有给予前喂食推注。我们的方法提供了对整个MPC控制器的未来葡萄糖浓度和良好闭环性能的准确预测。For the more challenging random meal generation scenario, the mean ± standard deviation percent time in the range 70-180 [mg / dL] was 74.99 ± 7.09 vs. 54.15 ± 14.89, the mean ± standard deviation percent time in the tighter range 70-140 [mg / dL] was 47.78 ± 8.55 vs. 34.62 ± 9.04, while the mean ± standard严重低血糖的偏差百分比百分比，即，对于我们提出的LSTM-MPC控制器和传统的ARX-MPC，<54 [mg / dl]对9.45±11.71为1.00±3.18。
昆虫飞行中的腹部运动重塑非气动结构对飞行机动性的作用 I：花朵追踪的模型预测控制
可能会影响飞行动力学。本文评估了机身变形在飞行中的作用，并探究腹部对飞行机动性的贡献程度。为了解决这个问题，我们结合使用了受模型预测控制 (MPC) 启发的计算惯性动力学模型和天蛾 Manduca sexta 的自由飞行实验。我们探索了欠驱动（即输出数量大于输入数量）和完全驱动（输出和输入数量相等）系统。使用无量纲跟踪误差和传输成本等指标来评估惯性动力学模型的飞行性能，我们表明完全驱动模拟可最大限度地减少跟踪误差和传输成本。此外，我们通过将碳纤维棒固定在胸腹关节上，测试了限制腹部运动对活天蛾自由飞行的影响。腹部受限的飞蛾表现比假治疗飞蛾差。这项研究发现腹部运动有助于飞行控制和机动性。这种非气动结构运动存在于所有飞行类群中，可以为多驱动微型飞行器的开发提供参考。
昆虫飞行中的腹部运动重塑非气动结构对飞行机动性的作用 I：花朵追踪的模型预测控制
昆虫飞行控制研究主要集中在翅膀的作用上。然而，飞行过程中腹部的偏转可能会影响飞行动力学。本文评估了机身变形在飞行中的作用，并探究腹部对飞行机动性的贡献程度。为了解决这个问题，我们结合使用了模型预测控制 (MPC) 启发的计算惯性动力学模型和天蛾 Manduca sexta 的自由飞行实验。我们探索了欠驱动（即输出数量大于输入数量）和完全驱动（输出和输入数量相等）系统。使用无量纲跟踪误差和传输成本等指标来评估惯性动力学模型的飞行性能，我们表明完全驱动模拟可以最大限度地减少跟踪误差和传输成本。此外，我们还通过在胸腹关节上固定一根碳纤维棒来测试限制腹部运动对活天蛾自由飞行的影响。腹部受限的蛾子表现比假治疗蛾子差。这项研究发现腹部运动有助于飞行控制和机动性。这种非气动结构的运动存在于所有飞行类群中，可以为多驱动微型飞行器的开发提供参考。
论文 昆虫飞行中的腹部运动重塑非气动结构对飞行机动性的作用 I：花朵追踪的模型预测控制
昆虫飞行控制研究主要集中在翅膀的作用上。然而，飞行过程中腹部的偏转可能会影响飞行动力学。本文评估了机身变形在飞行中的作用，并询问腹部对飞行机动性的贡献程度。为了解决这个问题，我们结合使用了模型预测控制 (MPC) 启发的计算惯性动力学模型和天蛾 Manduca sexta 的自由飞行实验。我们探索了欠驱动（即输出数量大于输入数量）和完全驱动（输出和输入数量相等）系统。使用无量纲跟踪误差和传输成本等指标来评估惯性动力学模型的飞行性能，我们表明完全驱动模拟可以最大限度地减少跟踪误差和传输成本。此外，我们通过在胸腹关节上固定碳纤维棒来测试限制腹部运动对活天蛾自由飞行的影响。腹部受限的飞蛾表现比假治疗飞蛾差。这项研究发现腹部运动有助于飞行控制和机动性。这种非气动结构运动存在于所有飞行类群中，可以为多驱动微型飞行器的开发提供参考。
通过整合深度强化学习和模型预测控制
摘要 - 在本文中，我们提出了一种有效的方法，用于用于移动机器人实时无碰撞导航。通过将深度强化学习与模型预测控制整合在一起，我们的目的是实现避免碰撞和计算效率。该方法首先使用深度Q学习训练初步代理，从而使其能够为下一步步骤生成动作。不是执行这些动作，而是基于它们生成的参考轨迹，从而避免了原始参考路径上存在的障碍。随后，该局部轨迹被使用在MPC轨迹跟踪框架内，以为移动机器人提供无冲突的指南。实验结果表明，所提出的DQN-MPC混合方法在时间效率和解决方案质量方面优于纯MPC。
基于预测控制的能源管理系统文献评估RES集成
摘要：在过去的几十年中，电力行业是针对日益严重的气候变化和化石燃料价格上涨而发展的。使用可再生能源（RES）的用法是解决这些问题的一种补救措施。RES在现有生成系统中的渗透增加增加了对智能能源管理系统（EMS）的需求，因此该系统可以在任何可能的情况下运行。包括教育部门在内的许多社会部门都在努力实现这种可持续能源体系的重要性。本文回顾了选择有效的控制技术的过程，用于使用增强的模型预测控制（MPC）的EMS框架来满足不同RES的连续功率流量。此EMS是一个软件平台，可提供基本的支持服务和应用程序，以提供有效运行电气生成和传输设施所需的功能，以确保以最低成本的最低成本确保能源供应的足够安全。可以通过动态增强的MPC来实现具有技术目标的集中式EMS。