本文主要是介绍非线性模型预测控制NMPC例子，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
NMPC概述
非线性模型预测控制（Nonlinear Model Predictive Control, NMPC）是一种用于控制非线性系统的高级控制策略。与线性MPC不同，NMPC需要处理系统的非线性特性，这使得优化问题更加复杂。NMPC通常使用迭代优化算法来求解非线性优化问题
NMPC基本原理
NMPC的目标是最小化未来若干个时间步上的目标函数，同时满足系统的动态约束和操作约束。一般的NMPC优化问题可以表示为：
其中：
- x𝑘 是时间步 k 的系统状态。
- u𝑘 是时间步 k 的控制输入。
- f(x𝑘,u𝑘) 是系统的非线性动态方程。
- L(x𝑘 ,u𝑘) 是阶段成本函数。
- L f(x𝑁) 是终端成本函数。
- N 是预测时域的长度。
求解NMPC问题
求解NMPC问题通常使用迭代优化算法，如序列二次规划（Sequential Quadratic Programming, SQP）、内点法（Interior Point Method）或其他非线性编程（Nonlinear Programming, NLP）技术。
示例：使用CasADi求解NMPC问题
下面是一个使用Python和CasADi库实现NMPC的示例。CasA
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