模型预测控制matlab程序
时间: 2023-09-10 15:06:25 浏览: 45
模型预测控制(MPC)是一种广泛应用于工业控制领域的先进控制策略。MPC 通过对未来一段时间内的控制变量进行优化,来实现对系统输出的优化控制。在 MATLAB 中,可以使用 Control System Toolbox 中的 MPC 工具箱来实现 MPC 控制。
以下是一个简单的 MPC 控制 MATLAB 程序的示例:
```matlab
% 创建控制系统对象
Ts = 0.1; % 采样时间
plant = tf([1],[1 1 1]); % 系统传递函数
sys = c2d(plant,Ts); % 离散化
% 定义控制器参数
p = 10; % 预测步数
m = 2; % 控制步数
Q = diag([1 1]); % 状态权重矩阵
R = 1; % 控制权重矩阵
% 创建 MPC 控制器对象
mpcobj = mpc(sys,Ts,p,m,Q,R);
% 定义参考信号
ref = [ones(20,1);zeros(80,1)];
% 进行 MPC 控制
y = zeros(100,1); % 系统输出初始化
u = zeros(100,1); % 控制输入初始化
for k = 1:100
% 计算控制输入
[u(k),~,mpcinfo] = mpcmove(mpcobj,y(1:k-1),ref(k:k+p-1));
% 实施控制输入
y(k) = plant([u(k) y(k-1) y(k-2)]);
end
% 绘制输出结果
t = 0:Ts:9.9;
plot(t,ref(1:end-1),'--',t,y);
legend('Reference','Output');
xlabel('Time (s)');
```
上述程序中,首先创建一个控制系统对象 `sys`,然后定义 MPC 控制器的参数 `p`、`m`、`Q` 和 `R`,并使用这些参数创建 MPC 控制器对象 `mpcobj`。接着,定义参考信号 `ref`,并在一个循环中进行 MPC 控制。在每个时间步骤中,使用 `mpcmove` 函数计算控制输入,并使用系统传递函数 `plant` 计算系统输出。最后,绘制输出结果。