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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，并在预测的基础上优化控制器的输出。MPC在处理多变量、非线性、约束条件复杂的问题上表现出优越性，广泛应用于化工、电力、自动化等领域。本资料包含模型预测控制的算法实现、实例以及MATLAB源码，将帮助我们深入理解并掌握这一技术。 MPC的基本思想是建立被控对象的数学模型，这个模型可以是线性的，也可以是非线性的。模型的准确性直接影响到预测的精度和控制效果。在MATLAB中，可以利用系统辨识工具箱（System Identification Toolbox）来识别和建立模型。 接着，MPC的核心步骤包括： 1. 预测：基于当前状态和模型，计算出未来一段时间内系统的预测输出和状态。 2. 优化：定义一个性能指标（如最小化误差、最大化舒适度等），并考虑系统约束，优化控制器的输入序列，以使性能指标达到最优。 3. 实施：选取优化序列的第一个控制输入应用到系统，并更新系统状态。 4. 重复：在新的状态下，重新执行预测和优化步骤。 在MATLAB中，可以使用MPC Toolbox来实现MPC算法。该工具箱提供了构建、配置和仿真MPC控制器的功能，支持线性、非线性模型，以及连续和离散时间系统。 实例部分通常会展示如何用MATLAB代码构建特定问题的MPC控制器。这可能包括定义模型、设置控制器参数（如预测步长、采样时间）、处理约束条件、定义性能指标等。通过这些实例，我们可以学习如何将理论知识转化为实际代码，从而解决具体工程问题。 源码部分则提供了实际操作的参考，包括数据预处理、模型构建、控制器设计、仿真和实时控制。这些代码可以帮助我们更深入地理解MPC的工作机制，同时提供了一个可复用的框架，为自己的项目开发提供便利。 这份资料涵盖了MPC算法的基础理论、实现步骤以及MATLAB编程实践，对于想要学习和应用MPC的人来说是一份宝贵的资源。通过详细研究和实践，我们可以提升在模型预测控制领域的专业技能，为解决实际工程问题打下坚实基础。