Simulink库中MPC模块详解

"MPC (Model Predictive Control) Simulink库用户指南，版本1，由A. Bemporad、M. Morari和N. L. Ricker编写。该库提供了一种在Simulink环境中实现模型预测控制的方法。用户可以通过联系A. Bemporad获取更多信息。软件受MPCTools许可协议保护，使用或复制需遵循协议条款。" 在Simulink中，MPC（Model Predictive Control）模块是一种高级控制策略，它基于未来一段时间内系统的动态行为预测来制定当前的控制决策。MPC的优势在于它能够处理多变量系统，考虑约束条件，并优化性能指标，如最小化能耗或最大化生产率。 MPC Simulink库是专为在Matlab的Simulink环境中实施模型预测控制器设计的工具集。这个库包含了各种预定义的模块，用于构建、仿真和优化MPC算法。用户可以利用这些模块快速搭建MPC控制器，无需从头编写复杂的优化代码。 库中的核心组件通常包括： 1. **系统模型**：用户需要定义被控对象的动态模型，这可以是连续时间或离散时间的模型，通过传递函数、状态空间方程或零极点增益表示。 2. **预测模型**：这是基于系统模型构建的未来行为预测模型，用于计算控制序列。 3. **优化器**：MPC算法的核心部分，它寻找最优控制序列以最小化或最大化特定性能指标，同时满足系统约束。 4. **回环接口**：将计算出的最优控制输入应用到实际系统或Simulink仿真环境中。 5. **限制处理**：确保控制输入和系统状态始终在允许的范围内。 使用MPC Simulink库，用户可以方便地调整控制参数，如预测步长、控制步长和优化问题的约束条件。此外，库还可能包含用于在线调整控制器参数的模块，以适应系统变化或不确定性。 在实际应用中，MPC常用于化工过程控制、电力系统调度、车辆动力学控制、机器人路径规划等领域。由于其灵活性和强大的性能，MPC已成为现代工业控制系统设计的首选方法之一。 为了充分利用MPC Simulink库，用户应熟悉Simulink环境，理解MPC的基本原理，以及如何阅读和理解提供的用户指南。此外，了解相关的数学基础，如线性代数、动态系统理论和优化算法，也是必要的。通过A. Bemporad提供的联系方式，用户可以获得技术支持和进一步的指导。 在使用MPC Simulink库时，必须遵守MPCTools许可协议，不得违反协议规定，如未经授权将软件用于其他文档或项目。对于美国政府用户，使用该软件还需遵守特定的条款和条件。