MATLAB中MPC与MHE实现教程 - Casadi框架应用

资源摘要信息:"本资源包名为“MPC-and-MHE-implementation-in-MATLAB-using-Casadi-master.zip”，顾名思义，该资源是关于在MATLAB环境下使用Casadi工具包实现模型预测控制（MPC）和移动估计（MHE）的示例和教程。MPC是一种先进的控制策略，它使用一个模型来预测未来一段时间内系统的输出，并优化控制输入以达到期望的输出。MHE则是另一种优化技术，它用于从带有噪声的测量数据中估计系统的状态和参数。 在本资源包中，开发者们通常会提供一些基础的代码文件和脚本，用于在MATLAB环境下搭建MPC和MHE的框架，并展示如何通过Casadi这个优化工具来实现这些高级控制策略。Casadi是一个基于C++的软件，它提供了高级接口用于符号计算，并且能够调用诸如IPOPT, OSQP等高效的非线性和二次规划求解器。 资源包中的‘新建文本文档.txt’可能包含对整个项目的简要说明，安装和使用说明，以及一些可能遇到的问题的解决方案。而‘MPC-and-MHE-implementation-in-MATLAB-using-Casadi-master’文件夹则可能包含了一系列文件，例如： - MATLAB脚本文件（.m文件）：这些文件包含实现MPC和MHE的代码，包括模型建立、预测、优化求解等步骤。 - 函数文件：用于封装特定功能的代码，如系统模型的定义、成本函数和约束条件的构建等。 - 数据文件：用于存储模型参数、初始条件、参考轨迹、模拟结果等。 - 文档和说明文件：说明如何使用这些脚本和函数，以及它们的使用方法和效果。 - 可能还包括一些辅助的MATLAB函数和工具箱，用于支持模拟和分析。 由于文件中没有具体的标签信息，我们可以推测这个资源包主要面向以下人群： 1. 自动化和控制系统的工程师和研究人员，他们可能需要实现或研究MPC和MHE策略。 2. 学生和教师，特别是在自控、机器人、工业过程控制等领域的教育和研究中。 3. MATLAB用户，特别是那些有志于扩展其控制算法库，并希望利用Casadi提供的优化功能的用户。 在使用该资源时，用户需要具备一定的MATLAB编程能力和控制理论知识，以理解资源包中代码和算法的实现。同时，对Casadi工具箱的熟悉也是必要的，因为它直接关系到算法的执行效率和稳定性。 此外，由于资源包的标题中带有“master”字样，这表明它可能是一个主版本，含有经过充分测试和稳定的代码，适合用于实际项目和研究中。用户在使用时，应确保其MATLAB环境已安装Casadi，并根据文档中提供的说明来配置和运行项目。" 由于资源包中的具体内容未提供，以上信息是基于标题、描述和文件名称列表进行的合理推测。在实际使用时，用户应根据资源包内的详细文档和代码注释来进一步理解和掌握MPC与MHE的实现方法。