提出了一种基于径向基函数(RBF)神经网络的非线性模型预测控制系统,利用RBF神经网络的非线性拟合性,构建一个神经网络预测器(NNP)来预测模型未来时刻的输出值.然后利用神经网络控制器(NNC)实现基于模型的预测控制.仿真结果表明此方法具有较好的控制效果,并且在有扰动和模型失配的情况下,表现了良好的鲁棒性.

Nonlinear Model Predictive Control Theory and Algorithms 非线性模型预测控制以及对应的PPT

Matlab MPC 模型预测控制 视频代码

针对MIMO非线性系统的模型预测控制（MPC），建立了一种新型的带有外部输入的反向传播自回归（BP-ARX）组合模型，可以得到输入与输出之间的稳态关系。 BP神经网络代表稳态关系，ARX模型代表非线性系统输入和输出之间的线性动态关系。 BP-ARX模型是一个全局模型，可以离线识别，而ARX模型的参数根据BP神经网络和操作数据进行在线缩放。 采用顺序二次规划在线求解二次目标函数，并定义了移位系数以约束递归最小二乘算法的生效时间。 因此，提出了一种参数变化非线性MPC（PVNMPC）算法，该算法可快速响应系统设定点的大变化，并在系统输出接近设定点时显示出良好的动态性能。 在多变量搅拌罐和多变量pH中和过程中的仿真结果说明了该方法的适用性，并对PVNMPC和多变量递归广义预测控制器之间的控制效果进行了比较。

本人在硕士期间做的一些有关于非线性模型预测控制的代码，现在已经不再做相关的行业，拿出来与大家分享。 很具有参考价值，相关方向的不容错过，可惜只是matlab仿真，但是并没有去做实现。不过应付应付论文是足够了。

非线性模型预测控制：理论和算法 图书 Nonlinear Model Predictive Control: Theory and Algorithms，Grüne Lars, Pannek Jürgen

非线性模型预测控制（NMPC）算法的matlab程序，求由目标函数及过程模型定义的NMPC问题的闭环最优控制。

经典的MPC程序，可以求解非线性问题，适合新手使用。

Nonlinear Model Predictive Control_ Theory and Algorithms：second edition