MATLAB中的模型预测控制（MPC）实现详解

模型预测控制（MPC）是一种基于模型的优化控制策略，广泛应用于工业过程控制、无人驾驶、机器人等领域。MPC通过预测未来的系统行为，优化控制输入以达到预期的控制目标。本文将详细介绍如何在MATLAB中实现MPC，包括基本原理、模型建立、控制器设计和仿真。

1. MPC的基本原理

MPC的核心思想是使用系统的动态模型来预测未来的行为。控制器在每个控制步骤中解决一个优化问题，以最小化一个代价函数，通常包括状态误差和控制输入的变化。MPC能够处理多输入多输出（MIMO）系统，并且可以考虑输入和输出的约束。

2. 建立系统模型

在MATLAB中，您可以使用Simulink建立系统的动态模型。Simulink是MATLAB的一个模块，提供了图形化的建模环境。

示例代码：

A = [1 0.1; -1 2];  % 状态矩阵
B = [0.2 1; 0.5 2];  % 输入矩阵
C = eye(2);         % 输出矩阵
D = zeros(