​模型预测控制系统设计与运用

资 源 简 介

​模型预测控制系统设计与运用

详 情 说 明

模型预测控制（MPC）是一种先进的过程控制方法，广泛应用于工业自动化、机器人控制和能源管理等领域。它通过动态模型预测系统未来行为，并基于优化算法计算最优控制输入。

在MATLAB平台上，MPC系统的设计通常涉及以下几个关键步骤：建立被控对象的数学模型，设计预测控制器，设置优化目标和约束条件，以及进行闭环仿真验证。MATLAB提供了专门的工具箱，如Model Predictive Control Toolbox，可以简化这些流程。

MPC的核心优势在于其处理多变量系统、约束优化和滚动时域控制的能力。相比传统PID控制，它能更好地应对复杂动态系统和实时优化的需求。实际应用中，工程师需要权衡预测时域长度、控制时域长度和计算效率，以获得最佳控制性能。

通过MATLAB仿真，可以快速验证控制策略的有效性，并进行参数调优。这种基于模型的设计方法大大缩短了从理论到实际应用的开发周期。