《表1 仿真参数：基于ADMM算法的航空发动机模型预测控制》

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《基于ADMM算法的航空发动机模型预测控制》

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预测时域的增大可以改善航空发动机MPC的性能。图4为在H=0km，Ma=0，慢车以上转速，给定阶跃幅值ΔNh=0.18，改变MPC的预测时域np，得到的完成一次控制序列优化所需平均时间t与预测时域np的关系。随着np的增加，QP的规模增加，构成的KKT系数矩阵的维数也增加，求解KKT方程的耗时增加。仿真结果表明，使用IPM算法的仿真耗时增加随np增加更为剧烈，而使用ADMM算法的仿真耗时增加幅度较小，证实了本文分析的合理性，表明了ADMM算法在航空发动机MPC中有比IPM更好的实时性。