智能汽车稳定性MPC实时性改进的显式解方法
来源：机械工程学报杂志2025年第10期北京时间：
作者：焦恒超, 舒然, 曾兆枫, 唐小林, 舒红宇
单位：重庆大学机械与运载工程学院 重庆 400044
摘要：模型预测控制(Model predictive control,MPC)具有很多优点，但用于智能汽车横摆稳定性控制时，由于其动力学模型的多约束和非线性问题，致使MPC优化算法复杂，难以实现足够短的控制周期和步长。为此，提出一种智能汽车横摆稳定性MPC的在线显式求解方法，使用泰勒展开将非线性模型预测控制(Nonlinear model predictive control,NMPC)转换为线性时变模型预测控制(Linear time-varying model predictive control,LTV-MPC)。再使用滚动调整的权重系数，将不等式约束优化转换为能直接显式求解的无约束优化，以避免多步迭代寻优、加快MPC求解速度。仿真试验结果表明，在保证相同控制效果前提下，所提出的显式解方法能使MPC的求解速度提高3～4倍，可显著提高智能汽车横摆稳定性MPC的实时性。
关键词：车辆横摆稳定性,模型预测控制,实时性,惩罚函数,显式求解；
基金资助：国家自然科学基金(52372376)、重庆市高等教育教学改革研究(222004)和重庆市研究生科研创新(CYB240012)资助项目。
