MATLAB非线性模型预测控制设计与仿真工具

资 源 简 介

本项目实现完整的非线性MPC框架，支持状态/输入约束处理，通过离散化非线性动态模型进行多步预测优化，实现高精度轨迹跟踪。提供完整的仿真验证环境。

详 情 说 明

非线性约束下的模型预测控制系统设计与仿真

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）框架，专用于处理带有状态约束和输入约束的非线性系统。通过建立非线性动态模型进行预测，并利用优化算法求解未来控制序列，该系统能够实现对期望轨迹的精确跟踪。该框架支持用户自定义系统模型、约束条件、优化目标及仿真参数，为复杂非线性系统的控制策略研究与验证提供了灵活、高效的平台。

功能特性

• 非线性系统建模：支持用户定义的非线性状态空间方程，提供离散化工具。
• 滚动时域优化：采用序列二次规划（SQP）等非线性优化算法，在每个控制周期内求解最优控制问题。
• 约束处理：可灵活设置状态约束、控制输入约束以及终端约束。
• 闭环仿真：实现完整的闭环控制系统仿真，评估控制性能。
• 性能分析：输出控制序列、状态轨迹、性能指标及可视化图表，用于跟踪误差和约束违反程度分析。

使用方法

1. 定义系统模型：提供非线性系统的状态空间方程（函数句柄或符号形式）。
2. 设置约束条件：指定状态和控制的上下限，以及可选的终端约束。
3. 配置优化参数：设定预测时域、控制时域长度，以及状态误差和控制增量的权重矩阵。
4. 指定运行条件：输入系统的初始状态向量和期望跟踪的参考轨迹。
5. 运行仿真：执行主程序完成闭环控制仿真，并获取结果。
6. 分析结果：查看生成的控制输入、状态轨迹、性能指标及各类分析图表。

系统要求

• 操作系统：Windows、Linux 或 macOS
• 软件环境：MATLAB （推荐 R2018b 或更高版本）
• 必要工具箱：优化工具箱（Optimization Toolbox），用于求解非线性优化问题。

文件说明

主程序文件集成了项目的核心功能，承担着仿真流程的总控角色。其主要能力包括：初始化用户定义的模型参数与约束条件、构建并求解非线性模型预测控制优化问题、管理滚动时域下的闭环仿真过程，以及最终的结果计算与可视化输出。它作为整个系统的入口点，协调调用各核心算法模块完成控制任务。