Яка різниця між моделлю прогнозованого керування та LQR?

Основні відмінності між MPC і LQR полягають у тому LQR оптимізується протягом усього часового вікна (горизонту), тоді як MPC оптимізується у відступаючому часовому вікніі що з MPC часто обчислюється нове рішення, тоді як LQR використовує те саме єдине (оптимальне) рішення для всього часового горизонту.

Суттєвою ідеєю MPC є розробка контролера на основі ітераційної оптимізації моделі заводу в обмеженому часовому інтервалі в майбутньому, який називається горизонтом прогнозування. Горизонт передбачення постійно зміщується вперед; тому MPC також називають контролем горизонту, що відступає.

Контроль LQR і LQG є різними алгоритмами через проблеми, які вони вирішують. Управління LQR використовується для оптимального керування лінійними системами з використанням квадратичного стану та витрат на керування, тоді як керування LQG використовується для оптимального керування лінійними системами з адитивним гаусовим шумом з використанням квадратичного стану та витрат на керування.

Різниця в тому, що MPC використовує QP-програмування та LQR за допомогою рівнянь Ріккаті. За допомогою QP-програмування можна застосовувати обмеження. Якщо ми порівнюємо MPC без обмежень і LQR, різниця полягає в тому, що LQR є оптимальним для нескінченного часового вікна, а MPC – лише для певного часового вікна.

Модель прогнозного управління (MPC) є методика оптимального керування, в якій розраховані керуючі дії мінімізують функцію вартості для обмеженої динамічної системи на кінцевому горизонті, що зменшується.. На кожному кроці часу контролер MPC отримує або оцінює поточний стан установки.

Основною перевагою MPC є те, що він дозволяє оптимізувати поточний часовий інтервал, зберігаючи при цьому майбутні часові інтервали.