do-mpc

Model predictive control Python 工具箱 do-mpc 是一个全面的开源工具箱,用于鲁棒的 模型预测控制 (MPC) 和 移动水平估计 (MHE)。 do-mpc 可高效地表达和解决非线性系统的控制和估计问题,包括处理不确定性和时间离散化的工具。 do-mpc 的模块化结构包含仿真、估计和控制组件,这些组件可以轻松扩展和组合,以适应许多不同的应用。

• 非线性和经济模型预测控制 * 支持微分代数方程 (DAE) * 在有限元上采用正交共轭法进行时间离散化 * 稳健的多阶段模型预测控制 * 移动水平状态和参数估计 * 可轻松扩展的模块化设计

do-mpc 软件基于 Python 并可在任何搭载 Python 3.x 分发版的操作系统上运行。 do-mpc 最初由 Sergio Lucia 和 Alexandru Tatulea 在 Sebastian Engell 所领导的杜兰特大学 DYN 课题组开发。该开发工作现由 Felix Brabender、Joshua Adamek、Felix Fiedler 和 Sergio Lucia 在杜兰特大学的 过程自动化系统 (PAS) 继续进行。

F. Fiedler, B. Karg, L. Lüken, D. Brandner, M. Heinlein, F. Brabender 和 S. Lucia. do-mpc: 迈向 FAIR 非线性和鲁棒的模型预测控制。控制工程实践, 140:105676, 2023