MATLAB实现模型预测控制系统设计与实施第一章

这本书的章节翻译涉及到模型预测控制（Model Predictive Control，MPC）系统的设计与实现，并且特别使用了MATLAB这一强大的数学软件作为实现工具。本书作为一本在控制系统领域内的重要参考书籍，为读者提供了一套全面的理论基础与实际应用指南。 模型预测控制（MPC）是一种先进的控制策略，它以优化理论为基础，能够处理具有约束的多变量控制问题。MPC在过程控制、汽车工业、航空航天以及机器人技术等领域得到了广泛的应用。其核心思想是在每一个控制周期，通过优化未来一段时间内系统的预测模型来计算当前时刻的最优控制动作。它考虑了未来的行为，因此能够有效处理系统的动态特性，同时兼顾系统约束。 MATLAB作为一个高性能的数值计算和可视化软件平台，提供了丰富的工具箱，这些工具箱在控制系统设计、仿真和分析中有着广泛的应用。在MPC的实现过程中，MATLAB的Simulink模块和Model Predictive Control Toolbox工具箱提供了方便的环境，可以让工程师或研究人员快速构建和测试MPC控制器，并进行实时的模拟与调试。 本书第一章的内容可能涵盖了MPC的基本概念、数学建模、系统分析、控制器设计和调优方法等基础知识。这为后续章节深入探讨MPC在各种具体应用场景中的设计和实现提供了理论基础。通过学习这本书，读者将能够掌握MPC的设计流程，理解如何使用MATLAB进行算法编程和仿真，以及如何将MPC应用到实际的控制系统中。 在MPC的设计与实现中，优化算法的选择和系统模型的精确性是非常关键的因素。优化算法需要考虑到计算效率和控制性能的平衡，而系统模型则需要准确反映实际过程的动态行为。此外，MPC策略还需要在保证控制性能的同时，确保系统的稳定性和鲁棒性。 在MPC控制器的实现过程中，需要对预测模型进行离散化处理，并将其嵌入到优化问题的求解中。实际中，预测模型通常由差分方程或状态空间模型表示，而优化问题则采用二次规划（Quadratic Programming，QP）或线性规划（Linear Programming，LP）等方法解决。MATLAB中相关的函数和工具箱能够帮助用户完成这些任务。 本书的内容不仅为学术研究人员提供了理论研究的参考，同时也为工业界工程师提供了实用的解决方案。通过阅读本书的第一章翻译内容，读者将能够对MPC系统设计和实现有一个全面的了解，并为使用MATLAB进行MPC的设计和仿真打下坚实的基础。