Matlab与C++实现的MPC模型预测控制教程与演示

资源摘要信息:"本资源主要介绍了如何使用MATLAB实现模型预测控制（MPC）的原理，并提供了从理论到代码实现的全过程。模型预测控制是一种先进的控制策略，广泛应用于工业过程中，其核心思想是在当前时间点上，利用系统模型来预测未来一定时间范围内的系统行为，并求解一个优化问题来计算当前时刻的最优控制动作，使得预测的系统输出尽可能地满足给定的性能指标。 MATLAB中的quadprog函数用于解决二次规划问题，是实现线性MPC的关键。本资源通过该函数实现了一个线性MPC函数，并基于此函数构建了四个具体的MPC控制示例，包括双积分控制、倒立摆控制、车辆云动学模型控制和车辆动力学模型控制。这些示例深入浅出地展示了MPC在不同类型控制对象上的应用，对于理解和掌握MPC的实现过程具有很好的辅助作用。 除此之外，本资源还新增了使用C++实现MPC的内容，强调了在实际应用中对性能的要求，以及如何通过编程语言的转换来优化计算效率。C++实现的MPC依赖于eigen数学库和qpoases求解器库，这些库为进行矩阵运算和二次规划问题的求解提供了强大的支持，使得MPC算法能够运行得更加高效。 在标签方面，本资源被打上了"MATLAB 软件/插件"的标签，这意味着它主要面向的是使用MATLAB软件的用户群体，特别是那些对模型预测控制感兴趣的工程师和研究人员。 压缩包文件名称列表中提到的'MPC-master'，暗示了这是一个可能包含了多种文档、代码、脚本及示例数据的项目文件夹，用户可以从中获取完整的MPC实现代码和相关支持文件。 总体来说，本资源不仅涵盖了MPC的基本理论知识，还包括了丰富的应用实例和两种编程语言的实现，是学习和研究模型预测控制的宝贵资料。"