matlab mpc函数

MATLAB中的MPC函数是用于实现模型预测控制（Model Predictive Control）的函数之一。MPC是一种先进的控制策略，通过使用系统模型进行预测，以优化控制性能。

在MATLAB中，通过使用mpc函数可以创建一个MPC对象。MPC对象包含有关系统模型、控制器参数和约束条件等信息。然后，可以使用MPC对象的方法来进行仿真、在线控制和参数调整等操作。

下面是一个示例代码，展示了如何使用MPC函数创建和使用一个MPC对象：

% 创建系统模型
Ts = 0.1; % 采样时间
plant = tf([1],[1 1]); % 系统传递函数

% 创建MPC对象
mpcobj = mpc(plant, Ts);

% 设置控制器参数
mpcobj.PredictionHorizon = 10;
mpcobj.ControlHorizon = 5;

% 设置约束条件
mpcobj.MV.Min = -1;
mpcobj.MV.Max = 1;
mpcobj.OV.Min = -2;
mpcobj.OV.Max = 2;

% 进行仿真
Tsim = 10; % 仿真时间
r = ones(Tsim, 1); % 参考信号
y = zeros(Tsim, 1); % 输出信号
u = zeros(Tsim, 1); % 控制信号

for k = 1:Tsim
    % 更新MPC对象的状态
    mpcobj.Model.Nominal = [y(k); u(k)];
    
    % 计算控制信号
    u(k) = mpcobj(r(k));
    
    % 模拟系统响应
    y(k+1) = sim(plant, u(k));
end

% 绘制结果
t = 0:Ts:Tsim;
plot(t, y(1:end-1), 'b', 'LineWidth', 2);
hold on;
plot(t, r, 'r--', 'LineWidth', 2);
xlabel('Time');
ylabel('Output');
legend('Output', 'Reference');

这只是一个简单的示例，演示了如何使用MPC函数进行控制系统的仿真。具体的应用还可以根据实际需求进行参数调整和功能扩展。希望对你有帮助！如果还有其他问题，请随时提问。