推荐开源项目：do-mpc — 模型预测控制Python工具箱

在自动化和控制领域中，模型预测控制（MPC）与移动窗口估计算法（MHE）是现代工业系统中的关键技术。【do-mpc】是一个强大的开源工具包，旨在为非线性系统的预测控制和估计问题提供全面的解决方案。它以Python语言编写，可跨平台运行，并包含了处理不确定性和时间离散化的工具。

项目介绍

do-mpc 是一个开放源代码的工具箱，专注于非线性及经济模型预测控制，同时支持微分代数方程（DAE）。它的核心特性包括多阶段模型预测控制、移动窗口状态和参数估计以及易于扩展的模块化设计。该项目由Sergio Lucia和Alexandru Tatulea在德国多特蒙德工业大学(Dyn Chair of the TU Dortmund)Sebastian Engell教授的指导下开发，并在多特蒙德工业大学的过程自动化系统实验室(PAS)持续维护更新。

项目技术分析

这个工具箱的核心功能包括：

• 非线性控制: 支持复杂的非线性动态模型，允许在控制策略中考虑非线性关系。
• DAE支持: 可以直接处理包含延迟和复杂物理过程的高阶系统。
• 时间离散化: 使用正交collocation方法对连续时间模型进行精确的时间离散化。
• 鲁棒MPC: 处理不确定性，确保在不可预见环境下的稳定性能。
• MHE功能: 提供了有效的状态和参数估计算法，适用于实时应用。

项目及技术应用场景

do-mpc 在各种实际场景中有广泛的应用潜力，包括但不限于：

• 化工过程控制，如反应器或混合器的温度、压力调节。
• 能源管理系统，如电网优化调度或储能设备的控制。
• 机械工程，如机器人路径规划或伺服电机控制。
• 自动驾驶汽车的路径跟踪和障碍物规避策略。

项目特点

• 易用性: Python基础，使得do-mpc易于学习和使用，且可以在任何Python 3.x环境中运行。
• 灵活性: 内置模拟、估计和控制组件，可根据需求组合和扩展，适应不同的工程问题。
• 模块化设计: 各个模块相互独立，可以方便地插入自定义模型和求解器。
• 文档齐全: 提供详细的在线文档，从安装到高级应用都有清晰指导。

获取及引用

do-mpc 的安装指南和详细文档可在官方网站查阅。如果你在学术作品中使用了此工具，请引用相关的文献：

F. Fiedler, B. Karg, L. Lüken, D. Brandner, M. Heinlein, F. Brabender and S. Lucia. do-mpc: Towards FAIR nonlinear and robust model predictive control. Control Engineering Practice, 140:105676, 2023

使用do-mpc，您将拥有一个强大而灵活的工具来解决复杂的控制和估计挑战。赶快尝试吧，探索它为您带来的无限可能！