多输入多输出的型预测控制

多输入多输出（MIMO）的预测控制是一种控制技术，它利用系统的模型来预测未来的状态，并根据这些预测进行控制。在Matlab中，可以使用预测控制工具箱（Model Predictive Control Toolbox）来实现MIMO预测控制。

下面是一个简单的MIMO预测控制的示例，假设我们有一个双输入双输出（2x2）的系统，我们需要预测和控制它的状态。

% 定义系统模型
A = [0.9, 0.2; 0.1, 0.95];
B = [0.5, 0.3; 0.2, 0.4];
C = eye(2);
D = zeros(2, 2);

sys = ss(A, B, C, D);

% 定义控制器参数
Ts = 0.1; % 采样时间
p = 10; % 控制预测时间步长
m = 2; % 控制输入个数
n = 2; % 状态变量个数

% 创建预测控制器对象
mpcobj = mpc(sys, Ts, p);

% 设置控制器权重
mpcobj.Weights.MV = 0.1*eye(m);
mpcobj.Weights.MVRate = 0.01*eye(m);
mpcobj.Weights.OV = 1*eye(n);

% 设置控制器参考
r = [1; 0]; % 期望输出
mpcobj.Model.Nominal = struct('U', zeros(m, 1), 'Y', r);

% 模拟预测控制
T = 20; % 模拟时间
r = repmat(r, 1, T);
sim(mpcobj, T, r);

在这个示例中，我们首先定义了系统的状态空间模型（A, B, C, D），然后创建了一个MPC对象（mpcobj），并设置了控制器的参数、权重和参考值。最后，我们使用sim函数对系统进行模拟。

这只是一个简单的示例，实际应用中可能涉及到更复杂的系统模型、控制器参数调节和性能优化。通过预测控制工具箱，可以方便地进行MIMO预测控制系统的设计、仿真和部署。