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。