5. Matlab仿真实现 数学模型建立 主要公式总结 状态更新:x(k+1)=A⋅x(k)+B⋅u(k) \\ 输出计算:y(k)=C⋅x(k)+D⋅u(k) \\ 参考轨迹更新:W(i, 1) = \alpha^i \cdot y(k) + (1 - \alpha^i) \cdot \text{target} \\ 轨迹修正:Y_{\text{cor}} = Y_0 + H \c
实时计算:MPC的实时实现是一大挑战,尤其是在考虑复杂的车辆模型和环境约束时。高效优化算法(如序列二次规划SSQP、内点法等)的应用是关键。 模型准确性:车辆动力学模型的准确性和复杂度之间的权衡,以及模型与实际情况之间的匹配,直接影响控制效果。 不确定性处理:外界干扰(如风、路面不平等)和传感器测量噪声需通过鲁棒...
根据需要调整MPC控制器的参数,重新进行仿真。 四、MATLAB操作视频链接 由于直接嵌入视频在JSON格式中不可行,这里提供一个假想的视频链接作为示例(请替换为实际视频URL): https://example.com/mpc-simulink-tutorial.mp4 观看此视频,您将看到从创建Simulink模型到配置MPC控制器,再到仿真运行的全过程演示,帮助您更好地理...
在Matlab中实现基于Koopman模型预测的MPC的步骤如下：数据收集与预处理：收集非线性受控动力系统的输入输出数据。对数据进行预处理，如归一化、去噪等，以确保数据质量。非线性动力学提升：使用非线性变换将原始非线性动力学系统提升到高维空间，使其在该空间中近似线性。这一步骤是Koopman模型的核心，它允许...
具体实现如下：matlab p.y=0; % 初始输出 p.v=[]; % 空输入数组，用于初始化 u=zeros(3,1); % 初始化变量用于结果存储 Y=zeros(N,1);U=zeros(N,1);DMC模拟 for k=1:120 p.a=0;p.r=R(k:min(N,k+p.p)); % 设置未来设定点 if k>60 p.a=0.7; % 第二阶段调整平滑...
在MATLAB中,MPC(模型预测控制)函数可用于实现模型预测控制(MPC)算法。MPC是一种先进的控制策略,用于处理具有预测模型的连续或离散时间线性系统。它通过优化性能指标并限制未来的行为,实现对系统的控制。 要使用MATLAB的MPC函数,您需要遵循以下步骤: 1. 定义模型:首先,您需要定义系统的模型。这可以是一个线性时不变(...
一旦系统切换至模式2，将启动相应的故障容错控制措施，可能包括但不限于：迅速切换至备用控制器、运用模型补偿技术进行状态修正，以及执行故障隔离与系统重构等操作。❒ 结论 本文详细阐述了如何运用受约束的双模线性二次模型预测控制（LQ-MPC）算法来调节参考功率，并附带了完整的MATLAB代码实现。该算法不仅能妥善处理...
车辆动力学模型的Matlab实现:从理论到实践 在Matlab中,构建车辆动力学模型并非难事。以状态空间模型为例,用户只需定义系统的状态矩阵A、输入矩阵B、输出矩阵C和直接传递矩阵D,便能创建出描述车辆动态行为的状态空间模型。这个模型,就像是一张精确的地图,指引着MPC控制器在复杂的控制空间中探索前行。 MPC控制器的设计...