mpc的参考跟踪输入在哪里编写 simulink

在Simulink中，可以使用MPC框架进行模型预测控制，并编写参考跟踪输入。

首先，需要在Simulink模型中建立MPC控制器。可以在Simulink库浏览器中找到“MPC Controllers”部分，选择并拖动合适的MPC控制器块到模型中。

然后，需要配置MPC控制器的参数。双击MPC控制器块，可以打开参数配置对话框。在该对话框中，可以设置预测模型、控制权重、约束条件等。

在参考跟踪输入方面，有几种方式可以进行编写。一种常见的方式是使用输入信号块或从工作空间导入信号数据。可以在Simulink库浏览器的“Sources”部分找到合适的信号源块，如Step、Ramp等。可以将这些块拖动到模型中，并设置所需的参考跟踪输入信号。

此外，如果需要更复杂的参考跟踪输入，也可以使用MATLAB函数块来编写自定义的输入信号生成算法。在Simulink库浏览器的“User-Defined Functions”部分，可以找到MATLAB函数块并将其拖动到模型中。然后，可以在MATLAB函数块中编写适当的MATLAB代码来生成所需的参考跟踪输入信号。

编写完成参考跟踪输入后，将其连接到MPC控制器块的“Ref”输入端口。这样，MPC控制器将根据参考跟踪输入来生成相应的控制信号，实现对系统的控制。

最后，可以使用Simulink模型的仿真功能进行验证和调试。在仿真期间，观察系统的输出响应以及MPC控制器的控制效果，以确保参考跟踪输入能够正确地被应用到MPC控制器中。

相关问题

mpc路径跟踪matlab代码

### 实现MPC路径跟踪的MATLAB代码

为了实现基于模型预测控制(MPC)的路径跟踪，在MATLAB中通常会构建一个完整的框架来定义车辆动力学模型、设计MPC控制器并连接各个模块。下面是一个简化版的例子，展示了如何设置和运行这样的系统。

#### 定义车辆动态方程
首先需要建立描述无人驾驶汽车行为的动力学模型。这可以通过创建一个函数文件`vehicleDynamicsFcn.m`完成：

function dxdt = vehicleDynamicsFcn(~, x, u)
% 车辆参数设定
L = 2.7; % 前后轴距 (m)

% 状态向量 [位置x, 位置y, 方向角theta]'
dxdt = [
    cos(x(3)) * u(1);
    sin(x(3)) * u(1);
    tan(u(2)) / L;
];
end

此部分实现了基本的自行车模型[^2]。

#### 设计MPC控制器
接着利用MATLAB内置工具箱中的`mpc`对象配置控制器属性，并指定约束条件与权重系数等重要参数:

Ts = 0.1; Np = 20; Nu = 2;

% 创建默认的 MPC 对象
obj = mpc(ss(vehicleDynamicsFcn), Ts);

% 设置操作变量 MV 和受控输出 OV 的上下限
for i = 1:Nu
    obj.MV(i).Min = -pi/6;
    obj.MV(i).Max = pi/6;
end

% 配置性能指标权值
weights.Y = diag([1 1]);       % 输出偏差惩罚
weights.U = eye(Nu)*0.1;        % 控制增量惩罚
setWeights(obj, weights);

上述代码片段设置了采样时间和预测范围，并指定了转向角度的最大最小值作为输入限制；同时也调整了成本函数内的各项比重以优化整体表现效果[^1]。

#### 构建仿真环境
最后一步是编写脚本将所有组件组合起来形成闭环控制系统，并执行模拟实验获取结果数据以便后续分析处理：

modelName = 'mpc_vehicle_tracking';
open_system(modelName);

connect_blocks([modelName '/PathGenerator'], [modelName '/MPCController']);

simOptions = simset('SrcWorkspace', 'current');
out = sim(modelName, [], simOptions);

figure();
plot(out.y(:,1), out.y(:,2));
hold on;
plot(out.signals.values(:,:,1), '--r'); % 参考轨迹
legend({'Actual Path', 'Reference Path'});
xlabel('X Position (m)');
ylabel('Y Position (m)');
title('Vehicle Tracking Performance');

disp(['Final tracking error: ', num2str(norm(diff(out.y(end,:))))]);

这段程序先打开预先搭建好的Simulink项目文件，再调用之前提到过的命令把路径生成器同MPC控制器相联结，之后启动仿真实验过程记录下每时刻的状态变化情况，最终绘制成图表直观呈现出来两者的对比关系及其差异程度。