非线性系统MPC控制的MATLAB实现教程

资源摘要信息:"使用 CasADi 演示非线性系统的 MPC 的 MATLAB 代码" 知识点: 1. CasADi介绍： CasADi是一个开源的、符号计算框架，用于高效解决优化问题。它广泛应用于控制理论、机器人学、机器学习和其他工程领域。CasADi可以使用不同求解器进行优化问题求解，包括非线性规划(NLP)、多体动力学问题、自动微分等。 2. MPC（模型预测控制）介绍： MPC是一种先进的控制策略，广泛应用于处理约束下的多变量系统的控制问题。MPC在每一步计算一个最优控制序列，但只实施序列中的第一个控制动作。MPC通常需要解决一个在线优化问题，以预测未来的系统行为，并计算最优控制策略。 3. MATLAB编程： MATLAB是一种高性能的数值计算语言和交互式环境，广泛用于科学计算、数据分析、工程设计等领域。MATLAB提供了强大的工具箱，用于各种数学运算和专业应用。 4. 参数化编程： 参数化编程是指在编写程序代码时，允许一些变量或参数可以进行修改，以改变程序运行的行为。这种编程方式提供了灵活性，使程序可以适用于不同的输入和环境。 5. MATLAB代码注释： 代码注释是编程中不可或缺的一部分，它用于解释代码的作用、功能和实现逻辑，有助于提高代码的可读性与可维护性。在本资源中，代码注释是详细的，方便用户理解每一部分代码的功能和操作。 6. MATLAB版本兼容性： 资源兼容MATLAB的三个版本（2014、2019a、2021a），用户可以根据自己的实际安装情况选择合适的版本进行代码运行。 7. 教学应用： 提供的代码和数据集非常适合计算机、电子信息工程、数学等专业学生的课程设计、期末大作业和毕业设计，可以帮助学生通过实际案例理解MPC的实现过程。 详细操作步骤： 首先，用户需要下载并解压资源文件。解压后，根据所提供的文件名称列表，用户可以找到并打开包含案例数据的MATLAB文件。在MATLAB环境中运行该程序，程序将会演示如何使用CasADi库实现非线性系统的模型预测控制。 在程序运行过程中，用户可以观察到MPC控制器的实时性能表现，如系统输出的跟踪性能以及控制器对于系统约束的处理能力。通过修改程序中的参数，用户可以进一步理解不同参数对控制性能的影响，从而深化对MPC策略的理解。 对于学术研究和教学应用，资源提供了一套完整的工具集，学生和研究者可以通过这个案例，学习MPC的基本原理，并将这些原理应用到他们自己的研究或项目中。 此外，源代码的清晰结构和详细注释为学习先进的编程技巧和控制理论提供了宝贵的学习材料。学生可以通过观察和修改代码来掌握参数化编程的概念，并理解如何通过代码来优化和控制复杂系统。 总结而言，这个资源为理解和应用非线性系统的模型预测控制提供了一个非常实用的平台，尤其适合那些希望在实际案例中应用和学习MPC的学生和研究人员。