模型预测控制 matlab

模型预测控制（MPC）是一种基于模型的控制方法，可以用于处理多变量、非线性和约束条件存在的系统。它通过在未来时间范围内对系统行为进行预测，并根据预测结果计算出优化的控制策略。MPC在实际应用中具有广泛的应用，包括工业过程控制、机器人控制和交通流控制等领域。

在MATLAB中，可以使用MPT3工具箱来实现模型预测控制。MPT3工具箱相比于其他工具箱具有更简便的使用方法和更丰富的功能。你可以通过官方网站https://www.mpt3.org/Main/HomePage获取更多关于该工具箱的安装和使用说明。MPT3工具箱提供了一系列函数和类，可以帮助用户构建系统模型、定义约束条件、设置目标函数并生成控制器。

下面是一个使用MATLAB和MPT3工具箱实现模型预测控制的示例代码：

clear; close all; clc

model = LTISystem('A', [1 1; 0 1], 'B', [1; 0.5]);
model.x.min = [-10; -10];
model.x.max = [10; 10];
model.u.min = -1;
model.u.max = 1;
model.x.with('reference');
model.x.reference = [0;0];
model.x.penalty = QuadFunction([1 0; 0 1]);
model.u.penalty = QuadFunction(1);

ctrl = MPCController(model, 5);
loop = ClosedLoop(ctrl, model);

% 可以将控制器转化为显式表示
% etrcl = ctrl.toExplicit();

% 绘制控制器的三维图形
etrcl.feedback.fplot();

这段代码中，首先定义了一个线性时不变系统模型，然后设置了状态和输入的约束条件、参考值以及惩罚函数。接下来使用MPCController函数构建了一个MPC控制器对象，并设置了预测步长为5。最后通过ClosedLoop函数将控制器与系统模型进行闭环连接，以实现控制器的闭环操作。

请注意，上述示例代码仅为演示目的，实际应用中需要根据具体系统的需求进行参数设置和调整。

希望以上信息对你有所帮助。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [模型预测控制（MPC）+逻辑控制（相平面分区控制）--matlab例程介绍](https://blog.csdn.net/answerMack/article/details/103665885)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [Matlab实现显示模型预测控制(Explicit MPC)的几种方法](https://blog.csdn.net/qq_35694280/article/details/107237795)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]