MPC5748G入门

    拿到开发版,去NXP官网下载 S32DS 开发软件,MPC5748G对应的是 S32DS for power ,
    下载软件,同时查看下载的license 激活码安装。
### 如何在MATLAB中实现MPC(模型预测控制)算法 #### 使用内置工具箱实现MPC MATLAB提供了专门用于MPC设计的工具箱——Model Predictive Control Toolbox。此工具箱简化了许多复杂的配置过程,使得创建和仿真控制器变得容易。 对于想要快速上手并应用标准MPC功能的研究人员来说,这是一个理想的选择[^1]。 ```matlab % 创建线性时不变(LTI)系统对象作为被控对象 plant = ss(A, B, C, D); % 定义输入输出变量的数量以及采样时间 Ts = 0.1; % 采样周期为0.1秒 Ny = size(C, 1); % 输出数量 Nu = size(B, 2); % 输入数量 % 构造MPC控制器实例 mpcobj = mpc(plant, Ts); ``` #### 自定义MPC实现的关键组件 当不依赖于专用工具箱而希望深入理解底层机制时,则需手动编码来构建三个核心部分: - **内部预测模型**:这是用来预估未来行为的基础; - **滚动优化策略**:通过求解有限时段内的最优问题得到当前时刻的最佳动作序列; - **反馈校正环节**:利用实际测量值调整计划路径以补偿误差。 这些概念构成了现代MPC框架的核心[^2]。 ```matlab function u = myCustomMPC(x, r, p) % x: 当前状态向量 % r: 参考信号/设定点 % p: 参数结构体 (含A,B,C,D矩阵和其他必要参数) Np = p.Np; % 预测步长 Nu = p.Nu; % 控制移动范围 % 初始化成本函数J及其梯度g J = []; g = []; % 计算代价函数关于控制增量du的一阶导数... % 解决QP问题获得最佳控制增量delta_u* delta_u_star = quadprog(H,f,A,b,[],[],lb,ub); % 更新最终输出命令u(k)=u(k-1)+delta_u*(k|k-1) end ``` 上述代码片段展示了自定义MPC控制器的一个基本轮廓,其中`quadprog()`函数负责处理二次规划(QP),即找到使给定目标最小化的解决方案。 #### 学习资源推荐 为了更好地掌握MPC理论基础和技术细节,《MATLAB - 模型预测控制入门教程》提供了一系列详细的指南,涵盖了从简单的传递函数到复杂的状态空间表达式的各种场景下的控制系统分析与综合方法[^3]。
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