如何使用MATLAB实现非线性系统中的模型预测控制，并在仿真中考虑软约束和控制范围？

模型预测控制（MPC）是一种在多个领域中广泛使用的先进控制策略，特别是在处理复杂的非线性系统时。MPC的核心思想是预测未来系统的行为，并据此优化当前的控制输入。在非线性系统的控制中，MPC能够处理系统的非线性特性，并且能够考虑软约束和控制范围来改善控制性能。

参考资源链接：[非线性模型预测控制仿真MATLAB代码教程](https://wenku.csdn.net/doc/7yozd4i0x4?spm=1055.2569.3001.10343)

为了在MATLAB中实现非线性系统中的MPC仿真，并考虑软约束和控制范围，你可以参考《非线性模型预测控制仿真MATLAB代码教程》这一资源。该教程提供了专门针对非线性MPC仿真的MATLAB代码，代码兼容MATLAB 2014、MATLAB 2019a以及MATLAB 2021a版本。

在仿真中，首先要定义非线性系统的动态模型。这可以通过参数化编程实现，以便用户可以方便地更改模型参数以适应不同的仿真需求。接着，你需要构建一个优化问题，其中包括目标函数（通常是系统性能指标的函数）和约束条件（包括系统的动态约束、软约束以及控制范围的限制）。在MATLAB中，使用如fmincon这样的优化函数可以求解这类优化问题。

软约束是指在优化问题中对控制输入和系统状态施加的非刚性限制。它们可以以不等式的形式在优化问题中加以定义，允许一定程度的违反，但违反的程度与所加惩罚因子相关。控制范围则涉及到控制输入的有效范围，即输入变量可能取值的上下界。在MATLAB中，你可以通过设置约束条件来实现控制范围的限制。

具体到MATLAB代码实现上，你需要准备以下步骤：
1. 定义系统模型，包括系统的动态方程和状态变量。
2. 设计优化问题，包括目标函数的定义和约束条件（包括软约束和控制范围）。
3. 使用MATLAB优化工具箱中的函数，如fmincon，求解优化问题。
4. 将得到的最优控制输入应用到系统模型中，模拟系统响应。
5. 分析仿真结果，调整模型参数或优化问题，以达到更好的控制效果。

通过这些步骤，你可以对非线性系统进行有效的模型预测控制仿真，并深入理解如何在实际中应用MPC。如果希望进一步提升对MPC理论及应用的认识，可以深入研究《非线性模型预测控制仿真MATLAB代码教程》，该教程不仅提供了代码实现，还包括了案例数据和详细的注释说明，非常适合教学和工程设计使用。

参考资源链接：[非线性模型预测控制仿真MATLAB代码教程](https://wenku.csdn.net/doc/7yozd4i0x4?spm=1055.2569.3001.10343)