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使用在线优化的快速模型预测控制MPC(Matlab代码实现)
通过结合特定问题结构的定制方法，我们可以利用在线优化技术来快速求解模型预测控制问题。例如，对于具有3个状态、30个控制和450个时间步长的系统，仅需大约12毫秒即可计算控制动作。这使得MPC能够在200 Hz下高效执行，显著提高了其在动态快速应用中的实用性。
在经典MPC中，每个时间步的控制动作通过在线优化问题获得。对于线性模型、多面体约束和二次成本，生成的优化问题是二次规划（QP）。通用方法求解QP可能会很慢，限制了MPC的使用场景。为解决这一问题，一种方法是将QP解显式计算为初始状态的函数，然后以查找表形式在线实现控制操作。
首先，建立被控对象模型，例如双积分系统，即两个电容并联。然后，在SIMULINK中搭建模型，进行仿真设置，通过`.mdl`文件实现。
具体实现步骤如下：主文件 `run_MPC.m`：设定并启动模拟流程。迭代文件 `MPC_simulation.m`：在每次迭代中，更新输入变量以达到预期目标。控制器 `MPC_calculation`：基于工厂的线性化模型，解二次优化问题以确定最优控制输入。工厂实现 `MPC_plant.m`：应用当前输入到实际系统中，观察响应。
使用适当的优化算法求解MPC的优化问题。这将产生最优控制输入序列，用于实时控制系统。实施控制并更新状态：将第一个最优控制输入应用于系统。测量系统的实际状态，并更新预测器以进行下一轮的控制循环。注意：目前完整代码正在准备中，后续将提供。
动态矩阵控制（DMC）是工业界广泛采用的模型预测控制（MPC）算法之一，尤其在1980年代初被开发。该算法以其内部模型、阶跃响应模型易于在工业过程中获取的特点而著称。本文将通过示例说明如何使用Matlab进行动态矩阵控制的代码实现。
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