模型预测控制matlab工具箱实例

模型预测控制matlab工具箱实例
模型预测控制（MPC）是一种广泛应用于工业过程控制的高级控制策略。

Matlab提供了用于设计和实施MPC的工具箱。

本实例演示了如何使用Matlab MPC工具箱执行MPC控制。

1. 创建一个MPC对象
首先，我们需要创建一个MPC对象。

使用mpc对象构造函数可以创建MPC对象。

例如：
```
mpcobj = mpc(object func, sample time, prediction horizon, control horizon);
```
其中，object func是被控制系统的离散时间状态空间模型的函数句柄；sample time是采样时间，prediction horizon是预测时域长度，control horizon是控制时域长度。

2. 配置MPC对象
接下来，我们需要配置MPC对象。

可以使用MPC对象的属性来进行配置。

例如：
```
mpcobj.Model.Plant = ss(A,B,C,D);
mpcobj.Model.Noise = 'Custom';
mpcobj.Model.Disturbance = 'Custom';
mpcobj.PredictionHorizon = 10;
mpcobj.ControlHorizon = 2;
mpcobj.Weights.OV = 1;
mpcobj.Weights.MV = 0.1;
mpcobj.Weights.ECR = [0.1 0.2];
mpcobj.MV = struct('Min',-10,'Max',10);
```
上述代码中，我们设置了被控制系统的动态模型，噪声模型和干扰模型的类型。

我们还设置了预测时域长度，控制时域长度和权重。

3. 模拟仿真
现在，我们可以使用MPC对象进行控制。

首先，我们需要对系统进行模拟仿真以生成实验数据。

可以使用sim函数进行仿真。

例如：```
simtime = 50;
simin = [1*ones(1,simtime/2) 2*ones(1,simtime/2)];
sim('mpc_simulation');
```
上述代码中，我们设置了仿真时间和输入信号。

然后我们使用sim函数运行Simulink模型。

4. 进行MPC控制
现在，我们可以使用MPC对象来进行控制。

我们需要将MPC对象与仿真模型进行连接。

例如：
```
open_system('mpc_simulation');
set_param('mpc_simulation/MPC Controller','MPC', 'mpcobj') ```
上述代码中，我们将MPC对象与仿真模型进行连接并启动MPC控制器。

5. 分析结果
最后，我们可以分析MPC控制结果。

可以使用plot函数来绘制仿真数据和控制结果并进行比较。

例如：
```
plot(simout.Time, simout.Data(:,1))
hold on
plot(MPCoutput.time, MPCoutput.signals.values(:,1),'r--') xlim([0 simtime])
xlabel('Time (s)')
ylabel('Output')
legend('Simulated Output','MPC Output')
```
上述代码中，我们绘制了仿真数据和MPC控制结果的比较图。

通过比较，我们可以发现MPC控制可以更好地跟踪输入信号并抵抗干扰和噪声。

以上是一个简单的MPC控制实例。

Matlab MPC工具箱提供了很多实用的函数和工具来帮助实现高级控制策略。