matlab模型预测控制

Matlab模型预测控制（MPC）是一种先进的控制策略，用于处理多输入多输出（MIMO）非线性系统。在MPC中，通过预测系统未来的行为，并优化控制输入，以使系统输出按照期望的方式运行。MPC的实现可以通过Matlab中的工具箱来完成。

MPC的设计步骤可以简述如下：
1. 对非线性系统进行线性化，以便将其表示为线性模型。
2. 分配输入和输出变量的名称，用于后续的控制器设计。
3. 设计MPC控制器，包括选择控制器的参数和限制条件。
4. 在Simulink中进行闭环仿真，以评估控制器的性能。
5. 根据实际情况修改MPC设计，例如调整跟踪斜坡信号。

关于如何在Matlab中实现MPC控制器的详细步骤和代码示例，可以参考MathWorks的官方文档和教程。其中，引用中提供了关于MIMO非线性系统的模型预测控制的文档首页，引用提供了具体的实现步骤，包括线性化过程、I/O变量分配名称、控制器设计和Simulink仿真等内容。

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相关问题:
1. 如何在Matlab中线性化非线性系统？
2. MPC控制器的参数如何选择？
3. 如何在Simulink中进行MPC控制器的闭环仿真？