信息与控制

作者：李星辰, 李天勋, 游科友

关键词：模型预测控制, 神经网络, 约束满足

模型预测控制(MPC)是一种具有稳定性保证的最优控制算法，但需要在线求解优化问题，这极大限制了其在嵌入式系统中的部署。得益于深度学习和计算硬件的发展，离线训练、在线推理的神经网络近似MPC方法受到了广泛关注，在实际控制系统中具有优异的表现。本文讨论了两个关键问题的最新进展：神经网络的结构设计、数据集生成和训练方法；神经网络近似误差的应对方法，以保证闭环系统稳定性和满足约束。最后，给出了神经网络在GPU(图形处理器)和FPGA(现场可编程门阵列)上的快速部署案例，展示了使用神经网络近似MPC的实际性能优势。

来源：2025年第1期

《信息与控制》期刊编辑部

查看信息与控制杂志2025年第1期