在MATLAB环境下，如何构建一个非线性系统模型，并实现模型预测控制以考虑软约束和控制范围？请提供详细步骤和代码示例。

为了深入理解非线性系统中的模型预测控制(MPC)实现，并在仿真中考虑软约束和控制范围，建议参考《非线性模型预测控制仿真MATLAB代码教程》。本教程不仅包含了详细的代码示例，还提供了丰富的注释和案例数据，以帮助您更好地理解和应用MPC。

参考资源链接：[非线性模型预测控制仿真MATLAB代码教程](https://wenku.csdn.net/doc/7yozd4i0x4?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，您需要定义非线性系统的数学模型。在MATLAB中，这通常涉及到建立状态方程和输出方程。对于非线性系统，这些方程可能以形式f(x,u)和h(x,u)出现，其中x是状态变量，u是控制输入。

接下来，您需要实现MPC算法。MPC算法的核心在于解决一个优化问题，即在给定的预测范围内，找到一组控制输入序列，使得某个性能指标（如系统的输出与参考轨迹之间的差异）最小化。在优化问题中，通常会包括动态约束、控制输入的软约束以及控制范围的限制。

在MATLAB中，可以利用优化工具箱（如`fmincon`或`quadprog`）来解决上述优化问题。您可以使用MATLAB的函数句柄来表示非线性动态模型和成本函数，然后定义控制输入的限制（软约束）和控制范围作为优化问题的边界条件。

例如，以下是一个简化的MPC优化问题的MATLAB代码片段：

% 定义性能指标函数（需要根据具体问题定义）
objective = @(u) (u - referenceInput).^2; % 二次型成本函数

% 定义非线性系统动态
sysModel = @(x,u) f(x,u); % f为非线性动态函数

% 初始状态
x0 = initialState;

% 预测范围和控制范围
N = 10; % 预测范围长度
uBounds = [umin, umax]; % 控制输入范围

% 优化问题的参数设置
options = optimoptions('fmincon', 'Display', 'iter');

% 使用fmincon求解MPC问题
[u, cost] = fmincon(@(u) objective(u), initialControlInput, [], [], [], [], uBounds(1), uBounds(2), constraints, options);

在上述代码中，`fmincon`用于求解非线性优化问题，`constraints`代表了系统动态和其他可能的约束条件。`initialControlInput`和`initialState`分别代表了控制输入的初始猜测值和系统的初始状态。

通过运行上述代码，并将优化得到的控制输入应用到非线性系统模型中，您可以观察系统的响应和行为，并进行仿真分析。教程中的案例数据和代码可以帮助您快速开始仿真实验，并理解参数化编程在模型预测控制中的应用。

完成仿真后，您可以使用MATLAB的数据可视化工具（如`plot`函数）来展示控制结果和系统响应。通过比较不同参数设置下的仿真结果，您可以进一步优化您的控制策略。

为了进一步提升您的知识和技能，建议在掌握基本的MPC仿真后，深入研究更复杂的非线性系统控制问题，或者探索MPC在不同工程设计中的应用。《非线性模型预测控制仿真MATLAB代码教程》为这一领域的学习者和专业人士提供了一个宝贵的资源。

参考资源链接：[非线性模型预测控制仿真MATLAB代码教程](https://wenku.csdn.net/doc/7yozd4i0x4?spm=1055.2569.3001.10343)