在MPC中开环和闭环计算成本的区别之处

开环和闭环的区别

  开环控制是指控制决策仅基于当前和预测的未来状态，而不考虑实际系统响应。在这种控制方式下，一旦计划了控制序列，就不会根据系统的实际表现进行调整。开环控制在MPC中用于预测未来状态，作为优化问题的一部分。

  闭环控制指的是控制决策基于实时反馈。在MPC中，虽然优化问题是在开环环境下解决的（因为它基于预测模型），但是在每个采样时间，控制器都会根据最新的系统状态重新解决优化问题，然后只应用优化序列的第一个控制动作。这样，控制策略能够根据实时反馈调整，因此实际上是闭环的。

  开环和闭环控制在计算成本时有明显的区别，这体现在它们对系统反馈的使用和对控制策略的适应能力上：

开环计算成本

1. 在开环控制中，成本计算基于预定的控制序列和模型预测的系统响应。
2. 成本函数通常评估预定时间范围内的控制策略效果，不考虑实际的系统变化或偏差。
3. 开环策略不适应中途发生的任何变化或新的信息；一旦制定了控制序列，它就固定不变，直到下一个优化周期。
4. 由于缺乏反馈，开环控制可能对模型不准确性和外部扰动敏感。

闭环计算成本

1. 闭环控制依赖于实时反馈信息来不断调整控制决策，因此其成本计算需要反映实际系统性能和实时数据。
2. 在每个采样时刻，根据实际系统状态更新优化问题，并重新计算控制序列，以最小化整个预测范围内的总成本。
3. 闭环控制策略更加灵活和适应性强，能够对模型误差、外部扰动和系统参数的变化做出反应。
4. 成本函数在闭环控制中是动态更新的，反映了实时系统状态和预测模型之间的交互。

区别总结

• 开环控制的成本计算是静态的，基于初始的系统状态和预测模型，而不考虑后续的实际系统行为。开环控制用于优化过程中的状态预测。
• 闭环控制的成本计算是动态的，利用实时数据不断调整控制策略，以适应系统状态的实际变化。闭环控制通过在每个时间步骤考虑最新的系统状态信息来调整控制策略，确保控制决策反映实时系统性能。
• 在模型预测控制(MPC)框架中，虽然优化是在开环条件下进行的（因为它依赖于模型预测），但通过在每个控制步骤应用反馈来实现闭环控制，从而增强了控制策略的鲁棒性和适应性。