模型预测控制MPC算法的讲解-案例（C语言代码）

目录

一、模型预测控制MPC的基本原理

1.1 建立模型

1.2 设定目标和约束条件

1.3 求解优化问题

1.4 应用控制输入

1.5 重复优化

二、模型预测控制MPC的特点

三、应用场景

四、应用案例

一个MPC算法的简化版框架：

4.1 案例系统模型

4.2 控制目标和当前状态

4.3 控制策略（最优化）

 4.4 控制输入和重复优化

复杂些的模型案例：

模型预测控制的优化问题：

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模型预测控制（Model Predictive Control，MPC）是一种高级的控制策略，用于连续或离散时间系统的控制。MPC的核心思想是利用系统的数学模型来预测未来一段时间内的系统行为，然后基于这些预测来优化控制输入，以实现对系统的优化控制。MPC在工业过程控制、汽车动态控制、航空航天和机器人技术等领域有广泛应用。

一、模型预测控制MPC的基本原理

包括以下的步骤：

1.1 建立模型

  首先，需要建立一个描述系统动态行为的数学模型。这个模型可以是线性的或非线性的，它用于预测未来一段时间内系统的行为。