车辆纵向控制offset-free mpc 的matlab代码

以下是一个简单的车辆纵向控制offset-free MPC的MATLAB代码示例：

% 车辆纵向控制offset-free MPC代码示例

% 初始化车辆模型参数
m = 1000;   % 质量
g = 9.81;   % 重力加速度
c = 10000;  % 阻尼系数
k = 50000;  % 弹簧刚度
L = 3;      % 轴距
I = 1500;   % 转动惯量

% 初始化MPC参数
N = 10;     % 控制时域
Ts = 0.1;   % 采样时间

% 初始化MPC模型
A = [0 1 0 0;...
    -(2*k+2*c)/m 0 (2*k*L-2*c*L)/m 0;...
    0 0 0 1;...
    k*L/I 0 -k*L^2/I 0];
B = [0; 2/m; 0; -L/I];
C = [1 0 0 0];
D = 0;

sys = ss(A,B,C,D);
sys_d = c2d(sys, Ts, 'zoh');
[A_d,B_d,C_d,D_d] = ssdata(sys_d);

% 初始化MPC控制器参数
Q = diag([10 1 10 1]);
R = 1;

% 定义MPC控制器
mpc_obj = mpc(A_d, B_d, C_d, D_d, Ts, N);
mpc_obj.Weights.OutputVariables = Q;
mpc_obj.Weights.ManipulatedVariables = R;

% 初始化状态估计器
C_obs = [1 0 0 0; 0 0 1 0];
D_obs = 0;
L_obs = place(A', C_obs', [0.1 0.2 0.3 0.4])'; % 状态估计器增益
obs_obj = ss(A-L_obs*C_obs, [B L_obs], eye(4), 0*[D D_obs], Ts);

% 初始化参考信号和干扰量
r = [ones(1, 20) zeros(1, 40)];
d = [zeros(1, 20) ones(1, 40)];

% 初始化仿真参数
T_sim = length(r)*Ts;
x0 = [0; 0; 0; 0]; % 初始化状态

% 运行MPC控制器
u_offset_free = zeros(1, length(r));
x_offset_free = zeros(4, length(r));
x_obs = x0;

for i = 1:length(r)
    % 获取当前状态估计值
    y_obs = C_obs*x_obs;
    
    % 计算当前偏差
    r_i = r(i);
    d_i = d(i);
    y_i = C*x_obs;
    delta_y_i = y_i - r_i;
    delta_d_i = d_i - D*x_obs;
    
    % 运行offset-free MPC控制器
    u_i = mpcmove(mpc_obj, x_obs, delta_y_i, delta_d_i);
    u_offset_free(i) = u_i(1);
    
    % 更新状态估计器
    x_obs = obs_obj.A*x_obs + obs_obj.B*[u_i; y_obs];
    x_offset_free(:, i) = x_obs;
end

% 绘制结果
t = 0:Ts:T_sim-Ts;
subplot(211)
plot(t, r, 'k--', 'linewidth', 2)
hold on
plot(t, C*x_offset_free, 'b', 'linewidth', 2)
ylabel('Output')
legend('Reference', 'Output')
subplot(212)
plot(t, u_offset_free, 'r', 'linewidth', 2)
xlabel('Time (s)')
ylabel('Input')

请注意，这只是一个简单的示例，可能需要根据您的具体问题进行修改和适应。