模型预测控制算法的教材

资 源 简 介

模型预测控制算法的教材

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、自动驾驶等领域。一本优秀的MPC教材通常会系统性地介绍其理论基础、设计方法及实际应用，同时配合MATLAB（M语言）示例帮助读者实现算法验证。

这类教材的典型结构可能包含以下核心内容： 基础理论：从动态系统建模开始，解释预测模型、滚动优化和反馈校正三大核心原理，对比经典PID控制的区别。 算法推导：逐步讲解线性MPC、非线性MPC的数学表达，涉及目标函数构建、约束处理及求解方法（如QP优化）。 MATLAB实践：通过M语言代码演示如何设计预测控制器，可能包含Simulink仿真案例，例如温度控制或车辆轨迹跟踪。 进阶话题：扩展讨论鲁棒MPC、分布式MPC等变体，或结合机器学习的最新研究趋势。

书中提供的M语言代码通常具有模块化特点，涵盖状态观测器设计、在线优化求解等关键环节，适合读者通过修改参数和模型进行二次开发。对于工程背景的学习者，这种“理论+代码”的组合能有效降低实现门槛。