matlab模型预测控制代码

在MATLAB中，模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）是一种基于系统动态模型的控制策略，它通过预测未来的行为并优化一个控制序列来实现对系统的高效管理。以下是实现MPC的基本步骤和代码框架：

1. **模型定义**：
首先，你需要定义你的系统动态模型，通常使用State-Space形式（如 `A`, `B`, `C`, `D`矩阵），或使用Simulink块来描述。

A = ...; % 状态转移矩阵
B = ...; % 输入矩阵
C = ...; % 输出矩阵

2. **预测模型**：
创建一个预测模型，比如使用`mpc`工具箱中的`predict`函数进行仿真预测。

sys_pred = iddata(y, u, Ts); % y是观测数据，u是输入数据，Ts采样时间
mpc = mpcsetup(sys_pred, 'PredictionHorizon', Np, 'ControlHorizon', Nh, 'SampleTime', Ts);

其中`Np`是预测步长，`Nh`是控制步长。

3. **优化目标**：
定义一个成本函数，如最小化跟踪误差、约束等。

Cost = [Weights(1)*Q, Weights(2)*R]; % Q和R是状态和控制的权重矩阵
mpc.Objective = 'minimize', Cost;

4. **控制器设计**：
使用`mpc`工具箱的`mpc`函数生成控制器。

mpc = mpc(mpc);

5. **实施控制**：
在实时操作中，获取当前的状态，并调用`update`和`predict`函数计算新的控制决策。

[y_new, u_new] = feedback(u, y, mpc);