用matlab写一个非线性模型预测控制代码

好的，我可以提供一个简单的非线性模型预测控制的Matlab代码示例，但需要你提供具体的非线性模型和控制要求。

假设我们要控制一个非线性系统，其动态方程可以表示为：

x(k+1) = f(x(k), u(k))

其中，x(k)表示系统在时间k的状态，u(k)表示在时间k的控制输入，f是非线性函数。我们的目标是设计一个预测控制器，以最小化系统状态与参考轨迹的误差。

以下是一个简单的非线性模型预测控制的Matlab代码示例，其中我们使用了一个简单的二阶系统作为模型示例，控制目标是使系统的输出y(k)跟踪参考信号r(k)：

% 定义非线性系统的动态方程
function x_kp1 = f(x_k, u_k)
    x_kp1(1) = x_k(1) + x_k(2) + u_k;
    x_kp1(2) = x_k(2) - x_k(1)^2 + u_k^2;
end

% 定义预测控制器
function u_k = mpc(x_k, r_k, N, Q, R)
    % N: 控制时域长度，Q: 状态误差权重，R: 控制误差权重
    % x_k: 当前状态，r_k: 参考信号
    
    % 初始化控制变量
    u_k = zeros(N, 1);
    
    % 预测未来时域内的状态和输出
    x_pred = zeros(2, N+1);
    y_pred = zeros(1, N+1);
    x_pred(:,1) = x_k;
    for i = 1:N
        x_pred(:,i+1) = f(x_pred(:,i), u_k(i));
        y_pred(i+1) = x_pred(1,i+1);
    end
    
    % 计算控制输入
    x_err = x_pred(:,2:N+1) - repmat(r_k, 1, N);
    y_err = y_pred(2:N+1) - repmat(r_k, 1, N);
    H = 2*(R + B'*Q*B);
    f = 2*B'*Q*x_err(:);
    u_k = quadprog(H, f);
end

% 测试代码
N = 10; % 控制时域长度
Q = eye(2); % 状态误差权重
R = 1; % 控制误差权重
x_k = [0; 0]; % 初始状态
r_k = 1; % 参考信号

for k = 1:100
    % 生成控制信号
    u_k = mpc(x_k, r_k, N, Q, R);
    u_k = u_k(1);
    
    % 系统模拟
    x_kp1 = f(x_k, u_k);
    y_k = x_k(1);
    
    % 更新状态和参考信号
    x_k = x_kp1;
    r_k = sin(k/10); % 生成一个正弦曲线作为参考信号
end

需要注意的是，这只是一个简单的示例代码，实际应用中需要根据具体的系统模型和控制要求进行调整和优化。