mpc代码matlab

以下是一个基本的MPC代码示例，使用Matlab实现：

% 定义系统模型
A = [1.2, -0.4; 0.8, 0.9];
B = [1; 0];
C = [1, 0];
D = 0;
sys = ss(A, B, C, D);

% 定义控制器参数
Ts = 0.1; % 采样时间
N = 10; % 预测步数
Q = diag([1, 1]); % 状态权重矩阵
R = 1; % 控制输入权重矩阵

% 创建MPC对象
mpcobj = mpc(sys, Ts, N, Q, R);

% 设置约束条件
mpcobj.MV.Min = -1; % 控制输入下限
mpcobj.MV.Max = 1; % 控制输入上限
mpcobj.OV.Min = -10; % 输出变量下限
mpcobj.OV.Max = 10; % 输出变量上限

% 设置初始状态
x0 = [0; 0];

% 运行MPC控制器
u = mpcmove(mpcobj, x0);

% 输出控制输入
disp(u);

这段代码演示了如何使用Matlab中的MPC工具箱来实现模型预测控制。首先，我们定义了系统的状态空间模型，并设置了控制器的参数，包括采样时间、预测步数和权重矩阵。然后，我们创建了一个MPC对象，并设置了控制输入和输出变量的约束条件。接下来，我们设置了初始状态，并使用mpcmove函数来计算控制输入。最后，我们输出了计算得到的控制输入。

相关问题

mpc代码MATLAB

MPC代码MATLAB是用于实现模型预测控制的代码。可以通过引用中提到的B站视频《你还在用PID？MPC模型预测控制，从公式到代码！》学习如何编写这样的代码。在视频中，你可以找到对应的代码实现和解释。在MPC代码MATLAB中，通常需要进行以下步骤：

1. 确定模型：首先需要获得系统的数学模型，可以使用线性系统作为示例。根据叠加原理，可以表示系统在时刻k的输出为前P-1个时刻的输入的加权和，具体可以参考引用中提供的公式。

2. 获取阶跃响应模型：使用MATLAB中的step函数获取系统的阶跃响应。可以使用相关参数来控制采样时间和时间间隔。

3. 创建动态矩阵A：根据阶跃响应模型，创建动态矩阵A。该矩阵的大小为P*M，其中P表示预测时域的长度，M表示控制输入的数量。具体的创建过程可以参考引用中提供的MATLAB代码。

以上是MPC代码MATLAB的基本步骤。你可以进一步参考引用中的视频学习更多关于MPC代码的实现细节，并了解如何从公式到代码的转换过程。

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。