实现降阶模型预测控制的Matlab开源代码

资源摘要信息:"离散控制Matlab代码-rompc:降阶模型预测控制" 在自动化和控制领域，模型预测控制（MPC）是一种先进的控制策略，它通过优化未来控制输入的序列来控制动态系统。MPC依赖于系统的数学模型，考虑未来的影响，并实时地解决一个在线优化问题。然而，对于复杂的系统，MPC可能面临计算复杂度高的问题。因此，降阶模型预测控制（ROMPC）应运而生，旨在通过减少模型的维度来降低计算成本，而不牺牲控制性能。 标题中的"离散控制Matlab代码-rompc"指的是使用Matlab编写的降阶模型预测控制相关代码。Matlab是一种广泛应用于数值计算、数据分析、工程绘图以及算法实现和原型设计等领域的高级语言和交互式环境。ROMPC的Matlab实现意味着研究人员和工程师可以使用这些代码来设计和实现他们的控制策略，并对特定的动态系统进行模拟和分析。 描述部分提到了该代码库提供了"摄于Proc.IEEE Conf.决策与控制研究中心，大韩民国济州岛，2020年（已提交）"以及"在欧洲控制会议上，意大利那不勒斯，2019年"的出版物中描述的ROMPC方案的实现。这表明该代码是基于已发表的研究成果，并且在学术界得到了一定的认可。 代码库中包含了不同尺寸的样例模型，包括： - 小合成（6个尺寸） - 大型合成（20个尺寸） - 蒸馏塔（86个尺寸） - 管式React器（600个尺寸） - 热流（3,481个尺寸） - 超音速扩散器（11,730个尺寸） - 飞机（998,936个尺寸） 这些模型旨在用于模拟各种工程和物理系统，比如化工过程、热系统、流体力学和飞行动力学等。通过这些示例模型，用户可以观察和理解ROMPC在不同复杂度系统中的应用和性能。 要求部分提到了LP/QP解算器的重要性，这是因为MPC中涉及的优化问题通常可以表达为线性规划（LP）或二次规划（QP）问题。因此，实现ROMPC代码需要一个有效的LP/QP解算器来解决优化问题。 标签"系统开源"意味着该代码库是公开可用的，允许用户自由下载、修改和分发。开源不仅促进了知识共享，还允许社区的其他成员对代码进行审查、改进和扩展，以适应新的需求或应用。 文件名称列表中的"rompc-master"表明代码库可能托管在诸如GitHub这样的代码托管平台上，而且"master"分支通常代表代码的最新稳定版本。 总而言之，这份资源为控制工程师和研究人员提供了一个宝贵的工具集，通过在Matlab环境下实现ROMPC方案，来研究和开发控制算法。这些算法在实际应用中可以显著减少计算负荷，同时保持良好的控制性能，对于处理大规模和复杂系统尤其有用。通过使用开源代码库，社区可以共同推进该技术的发展，并为各种动态系统提供有效的解决方案。