MATLAB基础模型预测控制（MPC）程序发布

资 源 简 介

本项目实现一个基本的模型预测控制（MPC）算法程序，通过建立系统模型并采用预测时域内的滚动优化策略，有效处理具有约束的动态系统控制问题。

详 情 说 明

项目名称：Matlab基础模型预测控制（MPC）程序设计

项目介绍

本项目实现了一个基础的模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）算法程序。MPC是一种先进的控制技术，通过建立系统模型并在预测时域内进行滚动优化，从而实现对动态系统的有效控制。该程序能够处理具有约束的多变量系统，通过求解二次规划问题计算最优控制序列，并将首个控制量作用于实际系统，实现闭环控制。本项目利用Matlab环境，结合系统建模、滚动优化和二次规划求解等技术，为学习和研究MPC算法提供了一个基础、可扩展的框架。

功能特性

• 系统建模与线性化：支持通过状态空间模型（A, B, C, D矩阵）描述线性系统。
• 约束处理：可设置控制量与状态量的上下界约束。
• 滚动优化：在每个时间步长内，基于当前状态和参考轨迹，求解有限时域内的优化问题。
• 二次规划求解：将MPC问题转化为二次规划问题，并利用Matlab优化工具箱进行高效求解。
• 闭环控制：仅将最优控制序列的第一个元素应用于系统，实现反馈控制。
• 结果输出：提供最优控制序列、状态预测轨迹、性能指标值和实时控制量。

使用方法

1. 定义系统模型：提供系统的状态空间模型矩阵（A, B, C, D）。
2. 设置初始状态：指定系统的初始状态向量（n维列向量）。
3. 配置参考轨迹：定义预测时域内的参考轨迹序列（N×m矩阵，N为预测时域，m为输出维数）。
4. 设定约束条件：输入控制量的上下界和状态量的上下界。
5. 选择权重矩阵：设置状态权重矩阵Q和控制权重矩阵R，以调整控制性能。
6. 运行程序：执行主程序，程序将计算并输出最优控制序列、状态预测轨迹、性能指标值和实时控制量。

系统要求

• 操作系统：Windows、macOS或Linux
• Matlab版本：R2016a或更高版本
• 必要工具箱：Matlab优化工具箱（用于求解二次规划问题）

文件说明

主程序文件实现了MPC控制器的核心功能，包括系统状态初始化、预测模型构建、约束条件设置、二次规划问题构造与求解、以及控制量的应用与更新。它通过循环执行预测与优化步骤，模拟了MPC的滚动时域控制策略，确保系统能够有效跟踪参考轨迹并满足各项约束条件。