nlmpc simulink

NLPMC是Nonlinear Model Predictive Control（非线性模型预测控制）的缩写，而Simulink是Matlab的一个功能强大的仿真平台。在Simulink中，可以使用NLPMC工具箱来设计和实现非线性模型预测控制算法。

使用NLPMC工具箱，您可以将非线性系统建模为一个多变量非线性模型，并将其用于预测和控制任务。该工具箱提供了一系列用于设计和分析非线性模型预测控制器的函数和模块。

您可以使用Simulink中的NLPMC工具箱来完成以下任务：
1. 构建非线性模型：使用Simulink中的建模工具来构建非线性系统的模型。
2. 参数估计：根据实际数据估计非线性系统的参数。
3. 预测控制设计：使用NLPMC工具箱提供的函数和模块，设计和实现非线性模型预测控制器。
4. 系统仿真：使用Simulink进行系统仿真，评估和验证设计的控制器性能。

相关问题

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### Simulink 中非线性模型预测控制 (NMPC) 教程与实现

#### NMPC 的基本概念
非线性模型预测控制器通过求解优化问题来计算最优输入序列，该优化问题是基于系统的动态方程和性能指标构建的。对于复杂的工业过程控制系统来说，NMPC 提供了一种有效的解决方案[^1]。

#### 使用 Hybrid Toolbox 实现 NMPC 控制器设计
Hybrid Toolbox 是一个用于建模、仿真混合动力学系统以及设计 MPC 控制器的强大工具箱。此工具包支持创建适用于受约束条件影响下的线性和混合系统的预测控制器，并能自动生成可嵌入到实时应用中的分段仿射控制律[C-code][^2]。

#### SDPT3 软件包辅助解决优化问题
SDPT3 版本 3.02 是一款针对半定规划(SDP)，二阶锥规划(SOCP), 和凸二次规划(QP)等问题而开发出来的高效求解程序；它能够处理大规模稀疏矩阵并提供精确的结果，在 NMPC 设计过程中可用于求解内部优化子问题[^3]。

#### 创建 NMPC 控制回路的具体步骤如下：

% 定义状态空间模型参数
A = ...; % 系统矩阵 A
B = ...; % 输入矩阵 B
C = eye(size(A)); % 输出等于全部的状态变量
D = zeros(length(C), length(B));

% 构造离散时间 LTI 对象
Plant = ss(A,B,C,D,Ts);

% 设置目标设定值轨迹作为参考信号源
ref_sig = iddata(ones(Np, Ny), [], Ts); 

% 初始化 nmpcController 类实例化对象
controller = nlmpc(nx, nu);
controller.States.Min(:) = xmin;
controller.States.Max(:) = xmax;
controller.ManipulatedVariables.Min(:)= umin;
controller.ManipulatedVariables.Max(:)= umax;

% 配置成本函数权重系数向量 Weights
Weights = struct('MV', Qmv,'MVRate',Qmvr,...
                 'Output',Qy,'ECR',Qua);

% 将 Plant 模型传递给 controller 并指定采样时间和预估范围 Np 及控制步长 Nu
setmodel(controller, Plant, Ts,Np ,Nu );

% 运行仿真测试
simOut = sim(controller,[tspan'; ref_sig']);