非线性模型预测控制算法程序

function [t x u] = nmpc（runningcosts terminalcosts ...
              constraints terminalconstraints ...
              linearconstraints system ...
              mpciterations N T tmeasure xmeasure u0 ...
              varargin）
% nmpc（runningcosts terminalcosts constraints ...
%      terminalconstraints linearconstraints system ...
%      mpciterations N T tmeasure xmeasure u0 ...
%      tol_opt opt_option ...
%      type atol_ode_real rtol_ode_real atol_ode_sim rtol_ode_sim ...
%      iprint printHeader printClosedloopData plotTrajectories）
% Computes the closed loop solution for the NMPC problem defined by
% the functions
%   runningcosts:         evaluates the running costs for state and control
%                         at one sampling instant.
%                         The function returns the running costs for one
%                         sampling instant.
%          Usage: [cost] = runningcosts（t x u）
%                 with time t state x and control u
%   terminalcosts:        evaluates the terminal costs for state at the end
%                         of the open loop horizon.
%                         The function returns value of the terminal costs.
%          Usage: cost = terminalcosts（t x）
%                 with time t and state x
%   constraints:          computes the value of the restrictions for a
%                         sampling instance provided the data t x and u
%                         given by the optimization method.
%                         The function returns the value of the
%                         restrictions for a sampling instance separated
%                         for inequality restrictions c and equality
%                         restrictions ceq.
%          Usage: [cceq] = constraints（t x u）
%                 with time t state x and control u
%   terminalconstraints:  computes the value of the terminal restrictions
%                         provided the data t x and u given by the
%                         optimization method.
%                         The function returns the value of the
%                         terminal restriction for inequality restrictions
%                         c and equality restrictions ceq.
%          Usage: [cceq] = terminalconstraints（t x）
%                 with time t and state x
%   linearconstraints:    sets the linear constraints of the discretized
%                         optimal control problem. This is particularly
%                         useful to set control and state bounds.
%                         The function returns the required matrices for
%                         the linear inequality and equality constraints A
%                         and Aeq the corresponding right hand sides b and
%                         beq as well as the lower and upper bound of the
%                         control.
%          Usage: [A b Aeq beq lb ub] = linearconstraints