模型预测控制

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模型预测控制

详 情 说 明

模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）是一种先进的控制策略，它通过在线优化解决控制问题，广泛应用于工业过程控制、机器人等领域。其核心思想是利用系统模型预测未来一段时间内的行为，并通过求解优化问题来计算最优控制输入。

在MATLAB环境下实现MPC系统通常涉及几个关键步骤：首先需要建立被控对象的数学模型，可以是状态空间模型或传递函数模型。然后设计预测时域和控制时域，这两个参数决定了优化问题的规模。MATLAB的Model Predictive Control Toolbox提供了专用函数来简化MPC控制器的设计和仿真过程。

MPC的主要优势在于能够显式处理多变量系统的耦合、输入输出约束以及优化性能指标。它通过在每个采样时刻求解有限时域的优化问题，只实施当前时刻的最优控制输入，并在下一时刻重新进行预测和优化，这种滚动优化的策略使MPC具有很强的鲁棒性。

典型应用场景包括化工过程控制、智能交通系统、新能源发电等领域，特别是那些对控制精度要求高且存在各种约束条件的复杂系统。MATLAB提供的仿真工具可以帮助工程师快速验证控制算法性能，并进行参数整定。