MATLAB模型预测控制（MPC）设计与仿真平台

资 源 简 介

该MATLAB平台完整实现了模型预测控制系统，涵盖被控对象建模、预测模型构建、滚动优化求解及反馈校正。支持线性/非线性系统的状态空间建模，通过离散化方程进行预测，并在每个控制周期优化控制输入，适用于复杂动态系统的实时控制仿真。

详 情 说 明

MATLAB模型预测控制系统设计与仿真平台

项目介绍

本项目是一个完整的模型预测控制（MPC）系统设计与仿真平台，实现了从被控对象建模到控制效果验证的全流程。平台支持线性和非线性系统的MPC设计，通过离散化状态空间方程构建预测模型，在每个控制周期基于当前状态与参考轨迹求解最优控制序列，并具备约束处理与实时仿真能力，为控制算法研究与应用提供一体化解决方案。

功能特性

• 完整MPC流程：包含被控对象建模、预测模型构建、滚动优化求解和反馈校正四大核心模块
• 系统建模灵活性：支持线性/非线性系统建模，基于状态空间方程的离散化处理
• 约束处理能力：可配置输入约束、输出约束和状态约束，确保系统安全运行
• 优化求解引擎：集成QP求解器与非线性规划算法，适应不同复杂度的问题需求
• 动态参数调整：预测时域与控制时域可实时调整，满足不同控制精度要求
• 实时仿真验证：提供控制效果可视化分析，包括跟踪性能、控制量变化等指标
• 性能评估：输出目标函数数值、约束违反程度等量化指标

使用方法

1. 模型参数配置：设置被控对象的状态矩阵(A)、输入矩阵(B)、输出矩阵(C)、直接传输矩阵(D)
2. 控制参数设定：定义预测时域长度(Np)、控制时域长度(Nc)、权重矩阵(Q,R)
3. 约束条件输入：指定控制量上下限(u_min,u_max)、输出量范围(y_min,y_max)
4. 参考轨迹定义：输入期望输出序列(ref_trajectory)
5. 实时状态反馈：提供系统当前状态量(x_current)
6. 执行仿真分析：运行系统获取控制序列和预测轨迹，查看可视化结果

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 优化工具箱（用于QP求解）
• 控制系统工具箱（用于系统建模与分析）
• 推荐内存：4GB以上
• 磁盘空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件整合了模型预测控制的核心功能模块，包括系统初始化参数配置、预测模型构建算法、约束条件处理机制、滚动优化求解器调用、实时仿真循环控制以及结果数据可视化输出。该文件实现了从被控对象建模到控制效果评估的完整闭环流程，通过模块化设计确保各功能组件协同工作，为用户提供一体化的MPC设计与验证环境。