MPC 在 MATLAB 中用于控制

资 源 简 介

MPC 在 MATLAB 中用于控制

详 情 说 明

模型预测控制(MPC)是一种先进的控制策略，特别适用于处理多变量系统和存在约束条件的控制问题。在MATLAB环境中实现MPC控制，需要首先对目标系统进行辨识，以获得准确的数学模型。

系统辨识是MPC实现的第一步，其目的是根据输入输出数据建立系统的数学模型。MATLAB提供了专门的系统辨识工具箱，可以通过分析实验数据来获得系统的传递函数或状态空间模型。辨识过程中需要注意数据质量和模型阶数的选择，这对后续控制性能至关重要。

完成系统辨识后，需要在MATLAB中设计MPC控制器。控制器设计需要考虑预测时域、控制时域以及各种约束条件。预测时域决定了控制器对未来系统行为的预测长度，而控制时域则决定了优化问题的自由度。在MATLAB的MPC工具箱中，可以方便地设置这些参数并进行仿真验证。

MPC的核心是通过在线求解优化问题来计算最优控制输入。MATLAB的MPC实现会自动处理这一过程，但需要注意优化问题的可行性和计算效率。良好的控制力不仅取决于准确的系统模型，还与权重矩阵的合理设置密切相关，这需要在设计过程中反复调试和优化。