Real-Time Single-Iteration Model Predictive Control for Wave Energy Converters

📄 arXiv: 2509.05853v1 📥 PDF

作者: Simone Pirrera, Nicolas Faedo, Sophie M. Fosson, Diego Regruto

分类: eess.SY, math.OC

发布日期: 2025-09-06

💡 一句话要点

提出一种用于波浪能转换器实时单次迭代模型预测控制算法

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 波浪能转换器 模型预测控制 实时控制 单次迭代 优化算法

📋 核心要点

  1. 传统MPC方法在处理快速采样率时存在局限性，限制了其在波浪能转换器实时控制中的应用。
  2. 该论文提出了一种基于控制的约束优化算法，用于设计单次迭代MPC控制器，以实现更快的采样率和实时控制。
  3. 仿真结果表明，该方法在基准WEC系统上显著优于标准MPC，验证了其在实时控制方面的有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种用于控制波浪能转换器（WECs）的新型实时算法。我们从经济模型预测控制（MPC）问题公式开始，应用一种新颖的一阶优化算法。该算法的灵感来源于最近开发的、基于控制的约束优化算法，以根据单次迭代MPC方法定义控制器动态。我们从理论上分析了所用算法的收敛性和所获得控制器的计算复杂度。使用基准WEC系统进行的仿真结果表明，由于其处理更快采样率的固有能力，所提出的方法明显优于标准MPC。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决波浪能转换器（WEC）的实时控制问题。传统的模型预测控制（MPC）方法在处理WEC系统时，由于计算复杂度高，难以满足实时性要求，尤其是在需要快速采样率的情况下。现有方法的痛点在于计算负担过重，限制了控制器的响应速度和能量捕获效率。

核心思路：论文的核心思路是利用一种新颖的一阶优化算法，该算法受到最近开发的基于控制的约束优化算法的启发，来设计单次迭代的MPC控制器。通过这种方式，控制器可以在每个采样周期内仅进行一次迭代计算，从而显著降低计算复杂度，实现实时控制。

技术框架：该方法首先建立经济模型预测控制（MPC）问题公式。然后，应用所提出的优化算法来定义控制器动态，使其符合单次迭代MPC方法。该算法在每个采样周期内执行一次迭代，生成控制信号。最后，通过仿真验证控制器的性能。整体流程包括问题建模、算法设计、控制器实现和性能评估。

关键创新：该论文的关键创新在于将基于控制的约束优化算法应用于单次迭代MPC，从而显著降低了计算复杂度，实现了WEC的实时控制。与传统的需要多次迭代才能收敛的MPC方法相比，该方法在计算效率上具有显著优势。

关键设计：该方法采用一阶优化算法，具体算法细节未知（论文中未详细描述），但强调了其收敛性分析和计算复杂度分析。关键在于如何设计该优化算法，使其能够在单次迭代内产生有效的控制信号，同时保证系统的稳定性和性能。论文中未提及具体的参数设置、损失函数或网络结构等技术细节。

📊 实验亮点

仿真结果表明，所提出的方法在基准WEC系统上明显优于标准MPC。具体性能数据未知，但强调了该方法能够处理更快的采样率，从而提高了控制器的响应速度和能量捕获效率。与标准MPC相比，该方法在实时性方面具有显著优势。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于波浪能转换器的实时控制，提高能量捕获效率和系统稳定性。此外，该方法也可推广到其他需要快速响应和实时控制的领域，例如机器人控制、无人驾驶车辆和电力系统等。通过降低计算复杂度，该方法有望推动模型预测控制在资源受限的嵌入式系统中的应用。

📄 摘要（原文）

This paper proposes a novel real-time algorithm for controlling wave energy converters (WECs). We begin with the economic model predictive control (MPC) problem formulation and apply a novel, first-order optimization algorithm inspired by recently developed control-based algorithms for constrained optimization to define the controller dynamics according to the single-iteration MPC approach. We theoretically analyse the convergence of the employed algorithm and the computational complexity of the obtained controller. Results from simulations using a benchmark WEC system indicate that the proposed approach significantly outperforms standard MPC, thanks to the inherent ability to handle faster sampling rates.