matlab代码实现mpc例子

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matlab代码实现mpc例子

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MATLAB实现MPC控制飞轮系统实例

模型预测控制（MPC）是一种先进的控制策略，特别适合像飞轮这样的动态系统。飞轮系统的核心是通过调节输入扭矩来控制转速，而MPC能够处理系统约束并优化未来时间窗口内的控制动作。

MPC实现飞轮控制的基本逻辑可分为三步：

系统建模 飞轮的动力学通常用一阶微分方程描述，将角加速度与输入扭矩、转动惯量和摩擦系数关联。在MATLAB中可通过状态空间方程或传递函数建立预测模型，这是MPC控制器的核心基础。

预测与优化 MPC控制器会基于当前状态预测未来N步的系统行为，并通过二次规划等优化算法计算最优控制序列。在飞轮案例中，目标函数通常包含转速跟踪误差和控制量变化率的加权平衡。

滚动时域实施 仅执行优化结果的第一步控制量后，系统进入下一采样周期重新预测和优化。这种滚动时域机制使MPC能持续适应飞轮的动态变化，同时处理转速上限、扭矩饱和等物理约束。

实现时的关键细节包括：采样时间选择影响实时性，预测时域长度需覆盖主要动态过程，而权重参数调节则需平衡响应速度与控制力度。MATLAB的MPC工具箱可自动化完成大部分计算流程，但理解这些底层原理对调试实际系统至关重要。