随机模型预测控制 (MPC)：多项式混沌扩展用于跟踪模型参数中的不确定性，以实现随机模型预测控制。-matlab开发
随机模型预测控制公式，基于二次动态矩阵控制。 多项式混沌展开用于量化模型参数中的不确定性对预测模型输出的影响。 由此产生的 MPC 允许对具有高状态维度和不确定参数的系统进行快速设定点跟踪。
这是论文 von Andrian, M. 和 Braatz, RD (2019)“基于多项式混沌理论的随机模型预测控制的无偏移输入输出公式”论文的完整代码，美国控制会议论文集，2019 年，360 -365，可在： https ://doi.org/10.23919/ACC.2019.8814366
抽象的： 随机模型预测控制 (SMPC) 公式被提出，它具有低在线计算成本和零稳态偏移，适用于高状态维度的约束动态系统。 概率参数不确定性对过程输出的影响使用多项式混沌理论进行量化，状态维度的可扩展性通过使用输入-输出公式获得，与状态数量无关。 提供了使用 z 变换的解释和数学证明，以解释为什么某些
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