MATLAB Model Predictive Control Learning with 17 Examples

资 源 简 介

该项目提供了一套系统的预测控制学习资源，包含17个应用示例，每个示例均配有完整的MATLAB代码、详细注释、控制效果分析和参数调整指导，帮助用户深入理解预测控制的核心原理与实际应用。

详 情 说 明

ModelPredictiveControlLearning_17Examples

项目介绍

本项目是一个系统性的预测控制学习资源集合，旨在帮助学习者深入掌握预测控制的核心概念与方法。通过17个精心编写的应用示例，涵盖线性预测控制、非线性预测控制、约束处理等典型场景。每个示例包含完整的MATLAB源代码、详细注释说明、控制效果分析以及关键参数调整策略。项目结构清晰，适用于不同层次学习者从基础理论到实际应用的逐步进阶。

功能特性

• 全面覆盖：包含17个典型预测控制应用场景，从基础到高级逐步深入
• 理论实践结合：每个示例均包含完整的数学模型推导和实际代码实现
• 参数可调：提供关键参数调整策略，便于理解参数对控制性能的影响
• 性能分析：集成多种控制性能评估指标和可视化分析工具
• 鲁棒性测试：支持扰动与噪声条件下的控制系统稳定性分析

使用方法

1. 确保MATLAB环境配置正确（详见系统要求）
2. 打开项目主目录，根据学习需求选择相应示例文件夹
3. 运行主程序文件开始仿真分析
4. 通过修改配置文件参数进行控制策略调整
5. 查看生成的响应曲线和性能分析报告验证学习效果

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 必要工具箱：Control System Toolbox, Optimization Toolbox
• 推荐配置：4GB以上内存，支持图形界面显示

文件说明

主程序文件实现了模型预测控制系统的核心仿真框架，包含系统动态模型初始化、约束条件配置、优化目标设定、预测时域参数设置等关键功能。通过集成状态估计、滚动优化和反馈校正三个基本环节，完成闭环控制系统的完整仿真流程，并输出系统响应曲线、性能指标分析和实时优化过程可视化结果。