用matlab写一个二次规划控制器的通用代码

下面是一个基本的二次规划控制器的通用代码，你可以根据需要进行修改：

function [u, x, P] = quadratic_programming_controller(A, B, Q, R, N, x0, x_ref, u_prev, u_min, u_max, x_min, x_max, P_prev)
% A, B: 系统模型的状态方程 x(k+1) = Ax(k) + Bu(k)
% Q, R, N: 成本函数的权重系数
% x0: 初始状态
% x_ref: 期望状态
% u_prev: 前一个时刻的控制输入
% u_min, u_max: 控制输入的最小值和最大值
% x_min, x_max: 状态的最小值和最大值
% P_prev: 上一时刻的代价函数解

% 状态和控制输入的维度
n = size(A, 1);
m = size(B, 2);

% 构建二次规划问题的矩阵和向量
H = [Q, zeros(n, m); zeros(m, n), R];
f = [-Q*x_ref; -R*u_prev];

Aeq = [eye(n), -B; zeros(m, n), eye(m)];
beq = [A*x0; zeros(m, 1)];

lb = [x_min; u_min];
ub = [x_max; u_max];

% 解二次规划问题
if isempty(P_prev)
    P = H;
else
    P = H + Aeq'*P_prev*Aeq;
end
opts = optimoptions('quadprog', 'Display', 'off');
z = quadprog(P, f, [], [], Aeq, beq, lb, ub, [], opts);

% 提取控制输入和状态
u = z(n+1:end);
x = A*x0 + B*u;

end

其中，`A` 和 `B` 是系统模型的状态方程，`Q`、`R` 和 `N` 是成本函数的权重系数，`x0` 是初始状态，`x_ref` 是期望状态，`u_prev` 是前一个时刻的控制输入，`u_min` 和 `u_max` 是控制输入的最小值和最大值，`x_min` 和 `x_max` 是状态的最小值和最大值，`P_prev` 是上一时刻的代价函数解。函数的输出是当前时刻的控制输入 `u`、状态 `x` 和代价函数解 `P`。