mpc matlab预测模型附代码

以下是一个基于MPC的Matlab预测模型的示例代码：

% MPC预测模型
% 模型参数
Ts = 0.1; % 采样时间
N = 10; % 预测时域
Nu = 2; % 控制时域
Q = diag([1,1]); % 状态成本矩阵
R = 0.1; % 控制成本矩阵

% 系统模型
A = [1, Ts; 0, 1];
B = [0; Ts];
C = [1, 0];
D = 0;

% 创建MPC对象
mpcobj = mpc(A, B, C, D, Ts, N, Nu);

% 设置MPC对象权重参数
mpcobj.Weights.MV = R;
mpcobj.Weights.OV = Q;

% 设置初始状态
x0 = [0; 0];

% 设置参考轨迹
r = ones(N, 1);

% 模拟MPC控制
Tsim = 10; % 模拟时间
Nsim = Tsim/Ts; % 模拟步数
u = zeros(Nsim, 1); % 控制量序列
y = zeros(Nsim, 1); % 输出量序列
x = zeros(Nsim, 2); % 状态量序列
for k = 1:Nsim
    % 计算MPC控制量
    [u(k), info] = mpcmove(mpcobj, x0, r);
    if info ~= 0
        warning('MPC控制计算失败!');
    end
    
    % 系统模拟
    x(k+1,:) = A*x(k,:)' + B*u(k);
    y(k) = C*x(k,:)';
    
    % 更新初始状态
    x0 = x(k+1,:)';
end

% 绘制结果
t = 0:Ts:Tsim;
subplot(2,1,1);
plot(t, y, 'b-', t, r, 'r--');
xlabel('时间 (s)');
ylabel('输出量');
legend('实际输出', '参考轨迹');
subplot(2,1,2);
stairs(t, [u; 0], 'b-');
xlabel('时间 (s)');
ylabel('控制量');

以上代码中，我们首先定义了MPC预测模型的一些参数，包括采样时间、预测时域、控制时域、成本矩阵等。然后，我们根据给定的系统模型创建了一个MPC对象，并设置了权重参数。接着，我们定义了初始状态和参考轨迹，并通过一个循环实现了MPC控制和系统模拟。最后，我们通过绘图展示了控制结果。

需要注意的是，以上代码是一个简单的MPC预测模型示例，仅供参考。实际应用中，需要根据具体问题进行调整和优化。