MPC Simulink库用户指南

"MPC Simulink Library User's Guide Version1" MPC (Model Predictive Control) Simulink Library 是一个专门为Matlab Simulink环境设计的工具箱，它提供了预测控制算法的实现和仿真功能。该库由A. Bemporad、M. Morari和N. L. Ricker共同开发，旨在帮助用户在Simulink环境中方便地设计和测试MPC控制器。 预测控制是一种先进的控制策略，它基于对未来系统行为的预测来制定当前的控制决策。MPC Simulink Library包含了一系列的Simulink blocks，这些blocks能够模拟复杂的动态系统并进行优化控制计算。用户可以通过这些blocks构建和配置自定义的MPC控制器，以适应各种工业过程和工程应用。 使用MPC Simulink Library，用户可以： 1. **模型构建**：在Simulink中建立系统模型，这可以是连续时间或离散时间的动态模型，涵盖了线性、非线性以及多变量系统。 2. **预测模型**：库中的blocks允许用户设置预测模型，包括状态空间模型和输入/输出模型，以及模型的参数化。 3. **约束处理**：MPC控制器可以处理系统状态和输入的约束，库中的blocks支持在线处理这些约束。 4. **优化算法**：库集成了优化算法，如二次规划（QP）或其他更高级的优化方法，用于找到满足预测性能指标和约束条件的最优控制序列。 5. **实时更新**：MPC控制器可以实时更新其预测和控制决策，以应对系统状态的变化。 6. **反馈集成**：库还提供了将MPC控制器与传统反馈控制结构集成的方法。 安装和使用MPC Simulink Library时，用户应遵循MPCTools许可协议。软件的使用和复制必须在许可协议的条款下进行。手册可以被复制和分发，但未经作者事先书面同意，不得将其内容包含在任何其他文档中。 对于美国政府用户，如果获得该软件是为了代表任何美国政府单位或机构，那么根据DFARS 227.7202条款，政府仅享有获得的商业计算机软件或商业软件文档的权利。 MPC Simulink Library是一个强大的工具，它使得在Simulink环境中实施和测试预测控制策略变得更加直观和高效，为工程设计者和研究人员提供了一种灵活的平台来解决复杂控制问题。通过深入理解和熟练运用这个库，用户可以优化控制系统性能，同时处理实际系统中的约束和不确定性。