动态矩阵控制算法matlab仿真代码

动态矩阵控制算法（Dynamic Matrix Control）是一种常用的控制算法，用于多变量系统的优化控制。该算法可以帮助我们根据系统的实时运行状态，根据设定的目标来调整输出。

在Matlab中，我们可以使用Control System Toolbox中的函数来实现动态矩阵控制算法的仿真。

首先，我们需要定义系统的状态方程和输出方程。假设我们有一个由3个输入和2个输出构成的多变量系统，可以定义如下：

A = [a11, a12, a13; a21, a22, a23; a31, a32, a33];
B = [b11, b12; b21, b22; b31, b32];
C = [c11, c12, c13; c21, c22, c23];
D = [d11, d12; d21, d22];

其中A、B、C、D分别代表系统的状态方程和输出方程的系数矩阵。

然后，我们可以使用`ss`函数来创建系统模型：

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

接下来，我们需要定义控制器的目标和设定点。我们可以使用`dlqe`函数来计算最优的增益矩阵：

Q = [q11, q12; q21, q22];  % 状态权重矩阵
R = [r11, r12; r21, r22];  % 控制权重矩阵
[K, P, e] = dlqe(A, B, C, Q, R);

然后，我们可以使用`dmc`函数来计算每个时刻的系统输出，以及对应的控制输出：

N = 10;  % 控制器预测步数
M = 5;   % 控制器控制步数
dmcOutput = dmc(sys, K, N, M);

最后，我们可以使用`lsim`函数来模拟系统的输出变化过程：

t = 0:0.1:10;  % 时间范围
u = zeros(length(t), 3);  % 输入向量
u(:, 1) = sin(t);  % 输入1为正弦信号
u(:, 2) = cos(t);  % 输入2为余弦信号
u(:, 3) = t;  % 输入3为时间

[y, t, x] = lsim(sys, u, t, dmcOutput);  % 模拟输出和状态

通过上述步骤，我们可以使用Matlab实现动态矩阵控制算法的仿真代码，通过对控制器的参数进行调整，以达到优化系统输出的目的。