基于MATLAB的离散状态空间模型仿真预测控制系统

最新推荐文章于 2024-05-11 04:58:35 发布

CodeByte

最新推荐文章于 2024-05-11 04:58:35 发布

阅读量955

点赞数 1

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签： matlab 算法开发语言

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/CodeByte/article/details/132195889

128 篇文章 ¥59.90 ¥99.00

订阅专栏

本文介绍如何使用MATLAB建立离散状态空间模型，并设计模型预测控制（MPC）算法，通过仿真验证控制效果。内容涵盖模型定义、MPC控制器创建及仿真过程，旨在提供动态系统闭环控制的参考。

基于MATLAB的离散状态空间模型仿真预测控制系统

概述：
离散状态空间模型是一种常用的系统建模方法，可用于描述动态系统的行为。在本文中，我们将使用MATLAB来实现一个基于离散状态空间模型的仿真预测控制系统。该系统包括建立离散状态空间模型、预测控制算法的设计和实现，以及通过仿真验证控制效果。

首先，我们需要建立离散状态空间模型。假设我们有一个由状态变量x、输入变量u和输出变量y组成的系统。根据系统的动态方程和输出方程，我们可以得到离散状态空间模型的形式：

x(k+1) = Ax(k) + Bu(k)
y(k) = Cx(k) + Du(k)

其中，A、B、C和D是常数矩阵，k表示离散时间步长。在MATLAB中，我们可以使用以下代码定义离散状态空间模型：

A = % 状态转移矩阵A
B = % 输入转移矩阵B
C = % 输出转移矩阵C
D = % 直接递减矩阵D

sys =

了解本专栏