MATLAB实现基础模型预测控制（MPC）算法

资 源 简 介

本项目提供基于MATLAB的基础模型预测控制（MPC）实现，适用于线性离散系统。通过构建系统模型、设定目标函数与约束，求解最优控制序列并应用闭环控制，适合学术研究及控制算法入门。

详 情 说 明

Basic_Model_Predictive_Control_MPC_Implementation

项目介绍

本项目实现了一个基础的模型预测控制（MPC）算法，针对线性离散系统进行多步预测与优化控制。通过构建系统模型、设置目标函数与约束条件，求解最优控制序列，并将首步控制量应用于系统，实现闭环控制。该项目适用于控制算法的学术研究、教学演示以及简单系统的控制验证。

功能特性

• 线性系统建模：支持状态空间模型或传递函数描述的系统
• 二次规划求解：将MPC问题转化为标准二次规划问题并高效求解
• 滚动时域优化：在每个采样周期内重新求解有限时域最优控制问题
• 约束处理：支持状态约束和控制输入约束
• 时变参考跟踪：能够跟踪设定点或时变参考轨迹
• 可视化分析：提供系统状态、控制输入和参考轨迹的时域曲线

使用方法

输入参数配置

1. 系统模型参数：提供状态空间矩阵（A, B, C, D）或传递函数
2. 控制参数设置：指定预测时域Np、控制时域Nc、权重矩阵Q和R
3. 约束条件：定义状态约束(x_min, x_max)和控制输入约束(u_min, u_max)
4. 参考轨迹：设置设定点或时变参考信号
5. 初始状态：输入系统的当前状态测量值或估计值

输出结果

• 未来Nc步的最优控制序列
• 未来Np步的状态预测轨迹
• 当前时刻实施的最优控制量
• 优化性能指标和收敛状态
• 系统响应的可视化图表

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Optimization Toolbox（用于QP求解）
• 基本MATLAB绘图功能

文件说明

主程序文件实现了MPC控制器的核心功能，包括系统离散化建模、预测方程构建、约束条件设置、二次规划问题形成与求解、滚动优化策略执行以及控制效果可视化。该文件完成了从参数初始化到闭环控制的全流程，提供了完整的MPC算法实现框架。