基于模型预测控制的飞轮系统MATLAB仿真平台

资 源 简 介

该MATLAB项目实现了飞轮系统的模型预测控制（MPC）仿真环境，通过离散状态空间模型构建飞轮动力学，采用滚动优化策略实现高精度转速跟踪与动态响应优化。适用于控制算法验证与教学演示。

详 情 说 明

基于模型预测控制（MPC）的飞轮系统控制与仿真平台

项目介绍

本项目构建了一个飞轮系统的模型预测控制（MPC）仿真环境，主要用于高精度转速跟踪与控制性能研究。核心是利用飞轮系统的离散状态空间模型，通过MPC算法滚动求解最优控制输入（电压），同时兼顾系统的转矩与转速约束。仿真平台可有效评估控制器在阶跃响应、抗外部扰动及模型参数变化等多种场景下的动态性能与鲁棒性。

功能特性

• 高精度跟踪：实现飞轮转速对复杂目标轨迹（如阶跃、斜坡）的精确跟踪。
• 约束处理：MPC控制器在线优化时严格处理电机转矩限幅与转速安全范围等约束。
• 抗扰性能：支持施加外部负载转矩扰动，测试系统抵抗干扰的能力。
• 鲁棒性验证：允许改变飞轮转动惯量、阻尼等参数，分析控制器对不同模型参数的适应性。
• 性能评估：自动计算转速跟踪的RMSE、超调量、调节时间等关键指标，辅助控制器参数调优。

使用方法

1. 设置系统参数：在指定位置配置飞轮的转动惯量、电机转矩系数、阻尼系数等物理参数。
2. 配置MPC控制器：设定预测时域、控制时域长度，以及状态误差、控制输入的权重矩阵。
3. 定义目标轨迹：给定目标转速序列（如从0 rad/s到100 rad/s的阶跃信号）。
4. 运行仿真：执行主程序，MPC控制器将根据当前状态滚动优化未来控制序列，并施加第一个控制量。
5. 结果分析：仿真结束后，查看生成的转速跟踪曲线、控制电压变化、性能指标及约束违反情况分析图。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• MATLAB版本：R2018b 或更高版本
• 必需工具箱：优化工具箱（Optimization Toolbox）、控制系统工具箱（Control System Toolbox）

文件说明

主程序文件承载了仿真平台的完整逻辑流程。它首先初始化飞轮的离散状态空间模型及MPC控制器的各项参数；随后进入主仿真循环，在每个时间步内基于当前系统状态求解优化问题，以计算最优控制电压；同时，程序会实时记录转速、控制量等关键数据，并在仿真结束后进行数据可视化与性能指标计算，全面展示控制效果。此外，该文件还包含了对阶跃信号跟踪和外部脉冲扰动场景的测试功能。