在现代控制理论中，模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）是一种广泛应用的技术，尤其在处理复杂动态系统时表现出色。而在MPC的应用中，非线性模型扮演着至关重要的角色。为什么呢？因为许多实际系统都具有非线性特性，比如自动驾驶汽车、机器人运动规划等领域。
常用的非线性模型包括但不限于状态空间模型和微分代数方程组（DAE）。这些模型能够更准确地描述系统的动态行为，从而提高控制精度。然而，非线性模型也带来了计算上的挑战，需要高效的数值算法来解决优化问题。例如，内点法（Interior Point Method）和序列二次规划（SQP）等方法常被用来求解非线性MPC中的优化任务。
尽管如此，非线性MPC依然因其强大的适应性和鲁棒性而备受青睐。它不仅能够应对复杂的约束条件，还能实时调整策略以应对环境变化。因此，在工业自动化、航空航天以及新能源领域，非线性MPC正逐渐成为不可或缺的一部分。🚀
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