编写matlab模型预测控制的代码
时间: 2023-08-06 08:22:49 浏览: 64
以下是一个基于MATLAB的简单模型预测控制示例程序,用于控制一个二阶系统:
```matlab
% 定义模型参数
m = 1; % 质量
k = 1; % 刚度
c = 0.1; % 阻尼
% 定义采样周期和预测时长
Ts = 0.1; % 采样周期
N = 10; % 预测时长
% 定义控制目标
xref = 1; % 目标位置
% 定义初始状态
x0 = 0; % 位置
v0 = 0; % 速度
% 定义MPC参数
Q = 1; % 状态权重
R = 0.1; % 控制权重
% 定义状态和控制输入变量
x = x0;
v = v0;
u = 0;
% 开始MPC循环
for i = 1:100
% 预测N个采样周期内的状态和控制输入
x_pred = zeros(N, 1);
v_pred = zeros(N, 1);
u_pred = zeros(N, 1);
for j = 1:N
x_pred(j) = x + Ts * v;
v_pred(j) = v + Ts * (-k/m*x - c/m*v + u/m);
u_pred(j) = -1/R * (2 * Q * (x_pred(j) - xref) * k - 2 * Q * v_pred(j) * c + 2 * u * R);
end
% 解决优化问题,计算最优控制输入
cvx_begin quiet
variable u_opt
minimize( sum((x_pred - xref).^2) + R * sum(u_pred.^2) )
subject to
u_opt == u_pred(1)
cvx_end
% 执行控制动作
u = u_opt;
x = x + Ts * v;
v = v + Ts * (-k/m*x - c/m*v + u/m);
% 显示结果
fprintf('Time step %d: x = %.2f, v = %.2f, u = %.2f\n', i, x, v, u);
end
```
该程序通过定义模型参数、采样周期、预测时长、控制目标和MPC参数,实现了对一个二阶系统的模型预测控制。程序中使用了凸优化工具箱CVX来解决优化问题,计算最优控制输入。需要注意的是,实际应用中需要根据具体的系统和控制目标进行参数设置和算法优化,以实现更精确的控制。