实现约束模型预测控制的Matlab代码开源库

资源摘要信息:"离散控制Matlab代码-Constrained-model-predictive-control-synthesis" ### 知识点 #### 1. 约束模型预测控制综合��念 约束模型预测控制（Constrained Model Predictive Control，简称MPC）是一种先进的控制策略，它在预测控制的基础上增加了对系统状态和控制输入的约束。这种方法特别适用于那些有操作限制和性能要求的工业过程控制。MPC能够在线优化控制输入，确保在满足约束条件的同时，达到某种优化目标，如减少能耗或提高产品质量。 #### 2. Matlab环境与工具箱 Matlab是一个高性能的数值计算环境和第四代编程语言，广泛应用于工程和科学计算。它提供了一系列工具箱（Toolbox），其中包含了专门处理各种特定问题的函数和算法。例如，MPC相关的工具箱可以协助工程师快速实现复杂控制策略的设计和仿真。 #### 3. YALMIP与优化求解器 YALMIP是一个Matlab的高级建模语言，用于线性和非线性优化问题的建模。它提供了一个统一的框架，用于描述优化问题，并将其传递给不同的求解器。在本例中，YALMIP需要设置路径，以便在Matlab中调用，它是实现模型预测控制的必备工具之一。 #### 4. SEDuMi与mosek SEDuMi是一个用于处理锥优化问题的Matlab软件包，它能够解决包括线性、二次、半定规划在内的多种优化问题。mosek同样是一个优化软件，擅长解决大规模的优化问题，尤其是那些含有线性、二次、二次锥或半定规划约束的问题。两者都是进行高级优化计算，实现复杂控制策略的重要工具。 #### 5. Matlab代码文件结构与使用 - `Example_Constrained`：这是主要的Matlab脚本文件，用于运行示例。用户可以在MATLAB命令行中直接输入该文件名来执行它。 - `addpath` 函数：在Matlab中用于添加文件夹到路径中，使得在任何位置都可以调用该文件夹内的函数或脚本。`genpath`函数会返回指定文件夹及其所有子文件夹的路径。 - 路径设置：为了让Matlab能够找到YALMIP、SEDuMi和mosek等工具箱，需要在主脚本中指定这些工具箱所在的路径。如果未安装，则需要先进行安装。 #### 6. 论文引用 代码实现是基于Lu，J.，D. Li和Y. Xi在2013年发表在《IET控制理论与应用》上的论文：“不确定的离散时间马尔可夫跳跃线性系统的约束模型预测控制综合”。这篇论文提出了对离散时间马尔可夫跳跃线性系统进行约束模型预测控制的综合方法，此代码尝试将理论付诸实践。 #### 7. 系统开源 “系统开源”意味着该控制系统的Matlab代码是公开可用的，这意味着用户可以自由地下载、使用、修改和重新分发这些代码。开源系统通常能够鼓励学术界的交流和合作，有助于技术的进步和错误的修正。 #### 8. 压缩包子文件结构 - `Constrained-model-predictive-control-synthesis-master`：这是压缩包的名称，表明这是一个包含约束模型预测控制合成Matlab代码的主文件夹。在解压后，用户可以在这个主文件夹中找到所有相关的代码文件和说明文件。 ### 结论 通过上述知识点的介绍，我们可以了解到如何使用Matlab进行约束模型预测控制的综合，以及涉及的相关工具箱和理论。此外，对开源系统的理解也帮助我们更好地使用和贡献于这样的资源。在实践中，用户需要确保环境配置正确，路径设置无误，从而顺利地运行Matlab代码，实现约束模型预测控制。