MPC程序总结MATLAB

模型预测控制(MPC)是一类特殊的控制。它的当前控制动作是在每一个采样瞬间通过求解一个有限时域开环最优控制问题而获得。过程的当前状态作为最优控制问题的初始状态，解得的最优控制序列只实施第一个控制作用。这是它与那些使用预先计算控制律的算法的最大不同。本质上模型预测控制求解一个开环最优控制问题。它的思想与具体的模型无关，但是实现则与模型有关

load step_model;
load unconstrained_MPC
%--------无噪声情况-----------%
Kmpc=mpccon（modelywuwMP）;
[yu]=mpcsim（plantmodelKmpctendr）;
%------与噪声相关的参数-------%
usat=[];
tfilter=[];
dplant=model;
dmodel=model;
%----------生成白噪声---------%
n=randn（tend/Ts1）;
n=n-mean（n）;
n=n/std（n）;
a=0; b=sqrt（0.1）;
n=a+b*n;%零均值，方差为0.1
dstep=n;
[y1u1]=mpcsim（plantmodelKmpctendrusattfilterdplantdmodeldstep）;
%----------生成白噪声---------%
n=randn（tend/Ts1）;
n=n-mean（n）;
n=n/std（n）;
a=0; b=sqrt（10）;
n=a+b*n;%零均值，方差为10
dstep=n;
[y2u2]=mpcsim（plantmodelKmpctendrusattfilterdplantdmodeldstep）;
subplot（221）;
plot（0:Ts:tendy（:1）‘--‘）;
hold on;
plot（0:Ts:tendy1（:1）‘r‘）;
grid on;
xlabel（‘time（s）‘）;
legend（‘未加白噪声输出‘‘加入白噪声输出‘）;
title（‘Output 方差0.1‘）;
subplot（222）;
plot（0:Ts:tendy（:1）‘--‘）;
hold on;
plot（0:Ts:tendy2（:1）‘r‘）;
grid on;
xlabel（‘time（s）‘）;
legend（‘未加白噪声‘‘加入白噪声‘）;
title（‘Output 方差10‘）;
subplot（223）;
plot（0:Ts:tendu‘--‘）;
hold on;
plot（0:Ts:tendu1‘r‘）;
grid on;
legend（‘未加白噪声控制量‘‘加入白噪声控制量‘）;
xlabel（‘time（s）‘）;
title（‘Manipulated Variables 方差0.1‘）; 
subplot（224）;
plot（0:Ts:tendu‘--‘）;
hold on;
plot（0:Ts:tendu2‘r‘）;
grid on;
legend（‘未加白噪声控制量‘‘加入白噪声控制量‘）;
xlabel（‘time（s）‘）;
title（‘Manipulated Variables 方差10‘）; 

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
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