Model Predictive Control的实用设计与应用代码

简介：
本资源深入浅出地介绍了模型预测控制（MPC）的设计原理及其在实际工程中的应用，并提供了丰富的编程实例和代码，帮助读者理解和实现复杂的控制系统。 《模型预测控制（Model Predictive Control，MPC）的实用设计与应用》是控制系统理论中的一个重要主题，在工业自动化领域被广泛应用。本资源包含了该书第三至第九章的MATLAB实现代码，提供了深入理解MPC算法及其在实际问题中应用的宝贵资料。 MPC是一种先进的控制策略，它基于动态过程的数学模型进行优化，预测未来一段时间内系统的行为，并据此制定控制决策。这种策略考虑了系统的动态特性、约束条件以及多步预测，从而能更有效地控制复杂系统。 书中的第三章可能涵盖了MPC的基本概念和原理，包括模型建立、控制律优化、预测与反馈的结合等。MATLAB代码将演示如何构建系统的状态空间模型，并利用优化工具箱进行在线优化计算。 第四至第六章可能涉及到不同类型的MPC算法，例如线性MPC、自适应MPC、非线性MPC等。通过MATLAB代码，我们可以看到针对具体问题选择和实现这些算法的方法，同时处理系统参数不确定性或非线性动态。 第七章可能讲解了MPC在处理约束问题上的优势，如状态约束和输入约束。这部分的代码展示了如何在优化过程中处理这些约束，确保系统安全运行。 第八章可能涉及MPC在实际工程应用中的案例，例如化工过程控制、能源管理系统或者电力系统调度等。这部分的代码将展示MPC解决具体控制问题的能力，并提供实时性能分析。 第九章可能探讨了MPC的扩展和改进，比如多变量MPC、分布式MPC以及集成预测控制等。这些高级概念的MATLAB实现帮助读者理解MPC在复杂网络系统中的应用。 通过学习和分析这些MATLAB代码，读者可以加深对MPC工作原理的理解，并掌握其设计与实现技巧，进而将其运用到自己的项目中。同时，这也有助于提升MATLAB编程技能，特别是使用优化工具箱和控制系统的相关函数。对于想要深入研究控制理论或从事相关工程实践的人来说，这份资源是不可或缺的学习材料。