模型预测控制代码合集

模型预测控制（Model Predictive Control，MPC）是种常用的控制方法，它通过建立数学模型来预测系统的未来行为，并根据优化目标进行控制决策。以下是一个简单的模型预测控制代码合集的介绍：

1. 系统建模：首先需要对待控制的系统进行建模，可以使用物理方程、数据驱动方法或者系统辨识等技术来获取系统的数学模型。

2. 控制目标定义：根据具体的应用需求，定义控制目标，例如最小化误差、最大化效能等。

3. 预测模型构建：基于系统模型和控制目标，构建预测模型。常见的预测模型包括线性模型、非线性模型、离散模型等。

4. 优化问题定义：将控制目标和系统约束转化为一个优化问题，通常使用目标函数和约束条件来描述。

5. 优化求解：使用优化算法求解上述定义的优化问题，得到最优的控制决策。常见的优化算法包括线性规划、二次规划、非线性规划等。

6. 控制执行：根据优化求解得到的控制决策，执行相应的控制动作，将控制信号应用于待控制系统。

下面是一个简单的模型预测控制代码合集的示例：

import numpy as np
from scipy.optimize import minimize

# 系统模型
def system_model(x, u):
    # 系统模型的定义，根据实际情况编写
    # 输入：状态变量x，控制变量u
    # 输出：下一时刻的状态变量x_next
    x_next = ...
    return x_next

# 控制目标
def control_objective(x, u):
    # 控制目标的定义，根据实际情况编写
    # 输入：当前状态变量x，控制变量u
    # 输出：控制目标的值
    obj = ...
    return obj

# 优化问题定义
def optimization_problem(u):
    # 优化问题的定义，根据实际情况编写
    # 输入：控制变量u
    # 输出：目标函数值和约束条件
    x = ...
    obj = control_objective(x, u)
    constraints = ...
    return obj, constraints

# 优化求解
def optimization_solve():
    # 优化求解，使用scipy库中的优化函数进行求解
    u0 = np.zeros(...)  # 初始控制变量值
    bounds = ...  # 控制变量的取值范围
    res = minimize(optimization_problem, u0, bounds=bounds, constraints=...)
    u_optimal = res.x  # 最优控制变量值
    return u_optimal

# 控制执行
def control_execute():
    x = ...  # 初始状态变量值
    for t in range(...):  # 控制的时间步数
        u_optimal = optimization_solve()
        x_next = system_model(x, u_optimal)
        x = x_next
        # 执行控制动作，将控制信号应用于待控制系统

# 主程序
if __name__ == '__main__':
    control_execute()