基于Matlab的模型预测控制(MPC)课程与毕业设计源码

资源摘要信息:"本资源包名为'毕业设计&课设-基于Matlab实现模型预测控制(MPC).zip'，包含了个人课程设计和毕业设计的源代码。资源包中的代码已经过测试，确保可以运行成功。该资源包主要面向计算机相关专业的在校学生、老师和企业员工，尤其是对于初学者和希望进阶学习的人士。该资源不仅适合用于毕业设计、课程设计和作业，也可以作为项目初期立项的演示材料。 项目代码成功运行并得到答辩评审的高分，表明项目具有较高的实用性和可靠性。资源包中的项目代码是使用Matlab语言编写的，Matlab作为一种强大的数值计算和仿真环境，在工程学、应用数学、信号处理与通信、控制系统等领域有着广泛的应用。模型预测控制（MPC）是一种先进的过程控制策略，它利用模型预测未来的行为，并在此基础上进行优化以确定当前的控制动作。 Matlab提供了丰富的工具箱，如控制系统工具箱、优化工具箱等，这些工具箱对于实现MPC算法是必不可少的。本资源包中所包含的Matlab代码能够帮助用户理解MPC算法的核心思想及其在实际问题中的应用，包括系统建模、预测模型的构建、优化计算以及控制策略的实施。 项目中的代码可能包括以下几个方面的内容： 1. 系统建模：使用Matlab对控制对象进行建模，可以是线性模型或非线性模型。 2. 预测模型：基于系统模型，构建预测未来输出的模型。 3. 优化计算：根据预测模型，设计目标函数和约束条件，并使用Matlab内置函数进行优化计算。 4. 控制策略实施：根据优化计算的结果，输出控制动作以达到期望的控制目标。 5. 仿真测试：在Matlab环境下进行仿真实验，验证控制策略的有效性。 此外，资源包内可能还包含了README.md文件，用于说明如何使用该项目代码，以及项目运行的环境配置和步骤。对于下载该资源包的用户，建议首先阅读README.md文件，以确保能够正确理解和运行项目代码。 本资源包可作为计算机相关专业学生的课设、毕业设计参考，也可供专业人士进行学习和进阶训练，甚至可以在此基础上进行创新性的修改和功能扩展。但用户需注意，下载的资源仅供个人学习使用，不得用于商业目的，以尊重原作者的版权。"