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模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）是一种先进的控制策略，它基于数学模型对系统未来的行为进行预测，并在优化框架下求解出最优控制序列。MATLAB作为一种强大的数学计算和仿真环境，是实现MPC算法的理想工具。在这个压缩包中，包含的文件很可能是关于MPC理论的详细说明、MATLAB仿真程序以及相关的源代码。 1. **MPC模型预测控制原理**： - **系统建模**：MPC首先需要建立被控对象的动态模型，通常采用线性化模型或非线性模型，如状态空间模型或传递函数模型。 - **有限时间预测**：控制器预测未来一段时间内系统的输出和输入，这需要解决一个有限时间优化问题。 - **滚动优化**：在每个控制周期，控制器重新计算优化问题，仅实施第一个控制输入，然后进入下一个周期，这种方法称为滚动优化。 - **约束处理**：MPC能够处理输入和输出的约束，确保系统在安全范围内运行。 - **反馈校正**：MPC结合了预测与反馈控制的优点，通过实际测量值修正模型预测的误差。 2. **MATLAB仿真程序**： - **Simulink模型**：MATLAB的Simulink工具箱可以用来构建MPC的系统模型，包括被控过程、控制器和接口模块。 - **MPC Toolbox**：MATLAB提供专门的MPC Toolbox，其中包含了用于创建、配置和仿真MPC控制器的函数和模板。 - **优化求解器**：在MPC中，通常使用内置的优化求解器，如fmincon或quadprog，来解决在线优化问题。 - **代码生成**：MATLAB支持将MPC控制器转化为可部署的C/C++代码，适用于实时嵌入式系统。 3. **MATLAB源码**： - **控制器定义**：源码可能包含了MPC控制器的参数设置，如预测步长、采样时间、权重矩阵等。 - **预测模型**：代码中会定义系统模型，包括状态方程和输出方程。 - **优化问题**：源码将展示如何设置优化目标和约束，以及如何调用求解器。 - **实时更新**：在每次采样时，源码会展示如何根据新的测量值更新控制器的状态和预测。 学习并理解这些源码可以帮助深入掌握MPC的工作机制，同时也为实际应用提供了基础。对于想要在MATLAB环境中实现MPC控制的工程师或研究人员来说，这个压缩包提供了宝贵的资源和学习材料。