NMPC matlab实现
时间: 2023-11-02 18:57:38 浏览: 53
NMPC(非线性模型预测控制)是一种基于非线性动态模型的控制方法。在Matlab中,你可以使用各种工具箱和函数来实现NMPC算法。
以下是一个简单的NMPC算法的Matlab实现示例:
```matlab
% 定义系统动态模型和控制目标
sys = @(x, u) x + u; % 系统动态模型
N = 10; % 控制时域长度
x_target = 5; % 目标状态
% 定义优化问题
opti = casadi.Opti(); % 创建优化问题对象
U = opti.variable(N); % 控制输入变量
X = opti.variable(N+1); % 系统状态变量
opti.minimize(sum((X - x_target).^2)); % 最小化目标函数
% 添加约束条件
for i = 1:N
opti.subject_to(X(i+1) == sys(X(i), U(i))); % 动态约束条件
opti.subject_to(0 <= U(i) <= 1); % 控制输入约束条件
end
% 求解优化问题
opti.solver('ipopt'); % 选择求解器
solution = opti.solve(); % 求解问题
% 提取优化结果
U_opt = solution.value(U); % 最优控制输入
% 执行控制
for i = 1:N
x = sys(x, U_opt(i));
disp(['Step ', num2str(i), ': x = ', num2str(x), ', u = ', num2str(U_opt(i))]);
end
```
请注意,这只是一个简单的NMPC算法实现示例,并且假设了系统动态模型与控制目标。在实际应用中,你需要根据具体的系统模型和控制目标进行修改和调整。另外,该示例使用了CasADi工具箱来求解优化问题,你可能需要安装和配置该工具箱才能运行上述代码。
希望这个示例对你有所帮助!如果你有任何进一步的问题,请随时提问。