模型预测控制工具箱用户指南

"Model Predictive Control Toolbox 用户指南" 模型预测控制（MPC）是一种先进的控制策略，它在工业自动化和过程控制领域广泛应用。Model Predictive Control Toolbox 是 MATLAB 的一个工具箱，专门用于设计、仿真和实施模型预测控制系统。该工具箱提供了一套全面的算法和界面，帮助用户有效地处理复杂的控制问题。 用户指南由 Alberto Bemporad、Manfred Morari 和 N. Lawrence Ricker 编写，涵盖了 R2013b 版本的内容。手册不仅适用于初学者，也对有经验的工程师有所帮助，提供了一个详细的教程和参考材料，使学习模型预测控制变得更加便捷。 在使用 Model Predictive Control Toolbox 时，用户可以进行以下操作： 1. **系统建模**：工具箱支持多种类型的动态系统模型，如线性化模型、非线性模型、离散时间模型等，用户可以通过不同方式创建或导入这些模型。 2. **控制器设计**：用户可以选择不同的优化目标和约束条件，设计满足特定性能指标的控制器。工具箱内置了优化求解器，能够快速计算最优控制输入。 3. **实时更新**：MPC 控制器可以处理时间变化的系统，支持在线更新模型参数和约束，以适应工况变化。 4. **预测窗口管理**：用户可以设定预测窗口的大小，决定控制器考虑多远的未来状态。 5. **模拟与验证**：通过仿真工具，用户可以在实际应用前验证控制器的性能，调整设计参数。 6. **代码生成**：工具箱支持生成可部署到硬件平台的高效 C/C++ 代码，便于实现嵌入式控制系统的实时运行。 7. **可视化**：提供图形界面和监控工具，帮助用户直观地查看系统状态和控制行为。 联系 MathWorks 公司可以获得技术支持、产品增强建议、bug 报告、文档错误报告等服务。用户可以通过 MathWorks 官方网站、电话、电子邮件等方式获取信息和反馈问题。 总结起来，Model Predictive Control Toolbox 是一个强大的工具，它为工程师提供了设计和实施模型预测控制系统的强大功能，能够处理复杂的控制问题，并支持从设计到部署的全过程。通过深入学习和使用该工具箱，用户可以提升其在模型预测控制领域的专业能力。