​MPC模型建立的代码

资 源 简 介

​MPC模型建立的代码

详 情 说 明

模型预测控制（MPC）是一种先进的控制策略，通过建立系统模型来预测未来行为并求解优化问题。典型的MPC实现包含三个核心环节：系统建模、预测方程构建和优化求解。

在系统建模阶段，需要选择适当的离散状态空间模型。对于线性系统，通常采用状态空间方程描述系统动态特性，包含状态转移矩阵和控制矩阵。非线性系统则可能需要进行线性化处理或直接采用非线性模型。

预测方程的构建是整个MPC算法的关键。基于当前状态和控制序列，预测未来多个时间步的系统输出。预测时域的长度直接影响控制性能和计算复杂度，需要根据实际应用进行权衡。

优化求解环节将控制问题转化为带约束的二次规划问题。目标函数通常包含跟踪误差和控制量变化率的加权和，约束条件则反映系统物理限制。高效的数值优化算法能快速求解这一在线优化问题。

实现时还需考虑实际因素如采样时间选择、状态估计和扰动处理等。良好的MPC实现应该在控制性能、计算效率和鲁棒性之间取得平衡，适用于各种工业控制场景。