matlab中如何使用mpc

MPC（Model Predictive Control）是一种现代控制方法，可以通过数学模型来预测未来的系统行为。Matlab中可以使用mpc对象来实现MPC控制。

下面是一个简单的MPC控制示例：

1. 定义系统模型

例如，我们有一个被控对象，其状态方程可以表示为：

x(k+1) = A*x(k) + B*u(k)

其中，x(k)是系统状态，u(k)是控制输入，A和B是系统参数。

首先，我们需要将这个系统模型转换为Matlab中的state-space模型，例如：

sys = ss(A,B,[],[]);

2. 创建MPC对象

使用mpc对象，我们需要指定控制目标、约束条件、控制器参数等。例如：

mpcobj = mpc(sys, Ts, PredictionHorizon, ControlHorizon);

其中，Ts是采样时间，PredictionHorizon是预测时域，ControlHorizon是控制时域。

3. 设定控制目标

使用mpc对象的set目标函数，设定控制目标。例如：

mpcobj.Model.Nominal = struct('u',U0,'y',Y0);
mpcobj.Model.Nominal.U.Default = U0;
mpcobj.Model.Nominal.Y.Default = Y0;

其中，U0和Y0是控制目标。

4. 设定约束条件

使用mpc对象的set约束函数，设定约束条件。例如：

mpcobj.MV = struct('Min',Umin,'Max',Umax);
mpcobj.OV = struct('Min',Ymin,'Max',Ymax);

其中，Umin和Umax是控制输入的最小值和最大值，Ymin和Ymax是输出的最小值和最大值。

5. 设定控制器参数

使用mpc对象的set参数函数，设定控制器参数。例如：

mpcobj.Weights.MV = MVWeights;
mpcobj.Weights.OV = OVWeights;

其中，MVWeights和OVWeights分别是控制输入和输出的权重。

6. 运行MPC控制

使用mpc对象的控制函数，运行MPC控制。例如：

sim(mpcobj, Tsim, r);

其中，Tsim是仿真时间，r是控制目标。

以上是一个简单的MPC控制示例，具体实现可以根据具体情况进行调整。