Matlab编程实现线性模型MPC控制仿真教程

资源摘要信息:"该资源提供了关于在MATLAB环境下进行线性模型的模型预测控制（MPC）仿真的详细指南和视频教程。资源强调使用Matlab 2021a或更高版本来运行仿真，要求用户通过执行“Runme.m”主文件来启动仿真过程，而非直接运行任何子函数文件。这旨在帮助用户更深入地理解MPC控制算法的编程实现，并通过视频教程直观地学习如何操作和应用这些算法。 在详细知识点方面，资源包括以下几个关键点： 1. MATLAB编程环境的使用：资源指出必须使用Matlab2021a或更高版本进行操作，确保有足够的版本支持来执行所提供的脚本和函数。 2. 线性模型的MPC控制算法：MPC是一种先进的控制策略，允许控制器在每个时间步预测未来一段时间内的系统行为，并基于这些预测来优化控制输入。对于线性模型，MPC的设计会更简单，因为它涉及到线性方程的求解。 3. MATLAB编程实现：资源中提到的“Runme.m”文件是整个仿真的入口点，它可能包含了初始化设置、系统模型定义、MPC控制器设计和仿真实验的执行。子函数文件如“constant_term.m”、“b_eq_calc.m”和“lin_sys_Luenberger_observer.m”等则是支撑“Runme.m”主程序运行的细节函数，分别处理了常数项计算、等式约束计算和线性系统状态观测等任务。 4. 视频教程：为了使学习过程更加直观，资源包含了一个或多个“操作录像0023.avi”视频文件，通过这些录像可以展示从MATLAB脚本的编写到仿真过程的每一步，帮助用户理解如何将理论转化为实践操作。 5. 文件“lin_sys.m”可能包含线性系统的定义，这可能是一个矩阵描述的系统动态模型，用于MPC算法计算优化控制输入。 6. 对于“fpga和matlab.txt”文件，这个文本文件可能包含有关如何将MATLAB中的MPC仿真应用或集成到FPGA（现场可编程门阵列）中的说明或文档。这可能涉及将MATLAB生成的算法转换为硬件可执行的代码，这对于需要将控制算法部署到硬件上的研究人员和工程师尤为重要。 该资源适用于本科、硕士、博士等教研人员，对于任何想要深入了解MPC算法及其在MATLAB中的实现的人来说，都是一个极有价值的工具。它不仅包括了必要的代码文件和运行指南，还通过视频教程为用户提供了一个跟随学习的渠道，这有助于用户更加系统地掌握MPC控制算法的编程实现和仿真应用。"