MATLAB非线性约束模型预测控制（MPC）仿真平台

资 源 简 介

本项目提供了一个完整的非线性MPC算法框架，支持带约束非线性系统的多步预测与优化控制。包含非线性模型构建、约束处理及最优控制序列求解功能，适用于复杂系统控制仿真研究。

详 情 说 明

非线性系统约束模型预测控制（MPC）仿真平台

项目介绍

本项目实现了一个完整的非线性模型预测控制（MPC）算法框架，专门针对带有约束条件的非线性系统设计。系统能够基于非线性植物模型进行多步预测，通过优化算法计算最优控制序列，并实施约束处理机制。该平台支持用户自定义非线性系统模型和约束条件，提供完整的闭环控制仿真和可视化分析功能。

功能特性

• 非线性系统建模：支持用户自定义非线性状态方程和输出方程
• 多步预测能力：基于非线性模型进行预测时域内的状态轨迹预测
• 约束处理机制：完整支持控制输入约束、状态约束和输出约束
• 滚动优化求解：采用优化算法实时计算最优控制序列
• 闭环仿真分析：提供完整的控制系统闭环仿真环境
• 可视化分析：生成状态轨迹、控制输入、输出响应等多种分析图表
• 性能评估：计算ISE、IAE等控制性能评价指标

使用方法

输入配置

1. 系统模型定义：提供非线性系统的状态方程和输出方程
2. 参数设置：配置状态维度、输入维度、采样时间等系统参数
3. 约束条件设定：定义控制输入、状态和输出的约束范围
4. 优化参数配置：设置预测时域、控制时域长度及权重矩阵
5. 仿真条件：指定初始状态、参考轨迹、仿真时长等

运行流程

1. 初始化系统参数和约束条件
2. 配置优化算法和仿真参数
3. 运行主控制循环进行滚动优化
4. 记录仿真数据和性能指标
5. 生成可视化结果和分析报告

输出结果

• 最优控制输入序列和系统状态轨迹
• 输出响应和约束满足情况统计
• 优化过程信息和代价函数收敛曲线
• 控制性能评价指标（ISE、IAE等）

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Optimization Toolbox（用于优化求解）
• 推荐配置：4GB以上内存，支持矩阵运算的处理器

文件说明

主程序文件整合了仿真平台的核心功能，包括系统初始化、约束配置、预测控制器构建、闭环仿真执行以及结果分析等完整流程。该文件实现了非线性MPC算法的主要计算环节，能够处理用户定义的各类非线性系统模型，完成多步预测优化计算，并生成详细的性能分析报告和可视化图表。通过该文件，用户可以方便地进行非线性约束MPC控制器的测试和验证工作。