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 控制理论

📋 核心要点

  1. 传统MPC方法在处理快速采样率时面临计算瓶颈，限制了其在波浪能转换器等实时控制系统中的应用。
  2. 该论文提出一种基于控制的优化算法，用于单次迭代MPC，旨在降低计算复杂度，实现实时控制。
  3. 仿真结果表明，该方法在波浪能转换器控制中显著优于标准MPC，能够处理更快的采样率。

📝 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得控制器的计算复杂度。使用基准WEC系统的仿真结果表明，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WEC应用中面临计算量大的挑战，尤其是在需要快速采样率以捕捉波浪动态时。现有的MPC方法难以在单个采样周期内完成优化计算，导致控制性能下降或无法实时应用。

核心思路：论文的核心思路是采用一种单次迭代的MPC方法，通过设计一种基于控制的优化算法，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。这种方法避免了传统MPC需要多次迭代才能收敛的问题。

技术框架：该方法首先建立WEC的经济模型预测控制（MPC）问题公式。然后，应用一种受约束优化控制算法启发的、新颖的一阶优化算法来定义控制器动态。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，通过仿真验证该方法的性能。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了一种适用于单次迭代MPC的优化算法，该算法基于控制理论，能够快速收敛并满足实时性要求。与传统的需要多次迭代才能收敛的优化算法不同，该算法在单次迭代中即可获得较好的控制性能。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 采用一阶优化算法，降低计算复杂度；2) 基于控制理论设计优化算法，保证收敛性；3) 将优化算法集成到单次迭代MPC框架中，实现实时控制。具体的参数设置和损失函数设计需要根据具体的WEC系统进行调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

仿真结果表明，所提出的单次迭代MPC方法在波浪能转换器控制中显著优于标准MPC。该方法能够处理更快的采样率，从而更好地捕捉波浪动态，提高能量捕获效率。具体的性能提升数据（例如能量捕获效率的百分比提升）需要在论文中查找。

🎯 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计算资源受限的控制系统中，例如机器人控制、无人机控制和电力系统控制等领域，具有广泛的应用前景。

📄 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.