MPC的matlab代码

MPC的Matlab代码可以使用yalmip工具来实现。yalmip是一个用于建模和求解优化问题的Matlab工具箱。下面是一个简单的MPC代码示例：

function [x, uPred = MPC_yalmip(A, B, Q, R, N, kesi, state_k1, umin, umax, delta_umin, delta_umax, Ref, MPC_solver)
    % 定义变量
    x = sdpvar(size(A, 1), N+1); % 状态量
    u = sdpvar(size(B, 2), N); % 控制量
    delta_u = sdpvar(size(B, 2), N-1); % 控制增量
    % 设置约束
    constraints = [];
    for i = 1:N
        constraints = [constraints, umin <= u(:, i) <= umax];
        constraints = [constraints, delta_umin <= delta_u(:, i) <= delta_umax];
    end

    % 设置成本函数
    cost = 0;
    for i = 1:N
        cost = cost + kesi' * Q * kesi + u(:, i)' * R * u(:, i);
        kesi = A * kesi + B * u(:, i) + delta_u(:, i);
    end
    cost = cost + kesi' * Q * kesi;

    % 设置初始状态
    constraints = [constraints, x(:, 1) == state_k1];

    % 设置参考轨迹
    constraints = [constraints, x(:, N+1) == Ref];

    % 求解优化问题
    options = sdpsettings('solver', MPC_solver);
    optimize(constraints, cost, options);

    % 获取优化结果
    x = value(x);
    uPred = value(u);
end

这段代码实现了一个基本的MPC控制器，其中A和B是模型矩阵，Q和R是权重矩阵，N是控制步长，kesi是当前状态量和控制量，state_k1是下一时刻的状态量，umin和umax是控制量的约束，delta_umin和delta_umax是控制增量的约束，Ref是参考轨迹，MPC_solver是求解器。该函数的输出是优化后的状态量x和控制量uPred。

请注意，这只是一个简单的示例代码，具体的实现可能会根据具体的问题和要求有所不同。你可以根据自己的需求进行修改和扩展。