matlab代码实现模型预测控制

资 源 简 介

matlab代码实现模型预测控制

详 情 说 明

模型预测控制（MPC）是一种先进的控制策略，广泛应用于工业过程控制、机器人导航和自动化系统等领域。在MATLAB中实现模型预测控制通常涉及以下几个关键步骤：

系统建模 首先需要建立被控对象的数学模型。这个模型可以是线性或非线性的，通常以状态空间方程或传递函数的形式表示。如果是多变量系统，则需要考虑输入输出之间的耦合关系。

优化目标设定 MPC的核心在于优化未来一段时间内的控制输入，使得系统的输出尽可能接近期望轨迹，同时满足约束条件。优化目标通常是一个代价函数，包含跟踪误差、控制输入变化率以及终端惩罚项。

预测与滚动优化 在每一个控制周期，MPC利用系统模型预测未来若干步的输出，然后求解优化问题，得到最优控制序列。但实际执行时仅采用第一个控制量，并在下一个周期重新优化，形成滚动时域控制。

约束处理 MPC的优势之一在于能够直接处理输入、输出或状态变量的约束。例如，执行器可能具有输入限幅（如电机最大转速），或者系统需要避免某些危险状态（如温度过高）。

MATLAB实现方式 MATLAB提供了专门的工具箱（如MPC Toolbox），可以简化MPC的设计与仿真。用户可以通过定义预测模型、设定优化目标和约束条件，快速搭建控制器并进行闭环仿真验证。

通过这种方法，MPC能够灵活适应各种动态系统，在保证稳定性的同时优化控制性能。