非线性模型预测控制仿真MATLAB代码教程

资源摘要信息:"本压缩包包含了用于进行基本非线性模型预测控制(MPC)仿真的MATLAB代码。模型预测控制是一种先进的控制策略，它通过预测未来几个时间步的系统行为，以优化当前的控制输入。本代码专门针对具有控制率、软约束和控制范围的非线性系统。 1. 版本说明：本仿真文件适用于MATLAB 2014、MATLAB 2019a以及MATLAB 2021a版本。这意味着代码的兼容性较好，可以在不同版本的MATLAB环境下运行，为用户提供了较多的选择性。 2. 案例数据：压缩包内附有案例数据文件，用户可以使用这些数据直接在MATLAB环境中运行程序。这些数据包括模拟非线性系统的输入输出参数、模型参数等。这样一来，用户无需自行收集或生成数据，便于快速上手和验证模型。 3. 代码特点： - 参数化编程：代码设计为参数化形式，用户可以根据自己的需求方便地更改模型参数，这使得仿真实验具有更高的灵活性和可重复性。 - 易于更改的参数：针对不同实验或应用场景，用户可以简单地调整参数，快速得到不同的控制效果和系统响应。 - 清晰的编程思路：代码逻辑结构清晰，便于理解和学习，是教学和学习MPC以及非线性系统控制理论的宝贵资源。 - 注释明细：代码中包含了详尽的注释说明，帮助用户理解每一部分代码的功能和作用，降低学习成本。 4. 适用对象：此仿真文件特别适合计算机科学、电子信息工程、数学等专业的学生，作为课程设计、期末大作业以及毕业设计的参考资料和实验工具。它不仅提供了实际的仿真案例，而且通过参数化的编程方式，使学生能够深入理解模型预测控制在非线性系统中的应用，以及如何处理控制率、软约束和控制范围等实际问题。 文件列表中所提到的仿真文件名表明，文件包含的代码专注于解决以下三个关键方面： - 控制率：可能指的是控制输入的最优计算方法。 - 软约束：指的是在优化问题中对控制输入和系统状态施加的非刚性限制。 - 控制范围：涉及到控制输入的有效范围，即输入变量可能取值的上下界。 通过这些仿真文件，用户能够研究如何在非线性模型中实现有效的预测控制，同时考虑到控制输入的优化、系统约束的处理以及输入范围的限制。" 以上内容总结了给定文件中提到的模型预测控制仿真文件的基本信息、特点、适用人群以及文件的详细内容描述，为需要进行非线性模型预测控制研究的用户提供了一个实用且详尽的参考资料。