MATLAB实现的模型预测控制系统设计与实施

本书内容精炼，阐述了利用 MATLAB 实现模型预测控制的方法，并提供了实例代码。

此MATLAB仿真使用模型预测控制技术控制PMSM的速度。

模型预测控制(MPC)涉及预测和优化未来时间段内的时变过程，可适用于线性或非线性模型。使用APOPT、IPOPT等大规模非线性规划求解器，解决数据协调、移动范围估计、实时优化、动态仿真和非线性MPC问题。该方法支持离散和连续系统的控制策略。示例文件包括：1. apm1_lti - 将任何LTI模型转换为APM格式；2. apm2_step - 执行步骤测试以确保模型准确性；3. apm3_control - 调整MPC设定值以实现新的目标值。详细文档和问题解答可访问：http://apmonitor.com/wiki，同时定期举办网络研讨会演示新应用和提供教程。

这份 Matlab 程序详细展示了如何利用模糊逻辑、神经网络和预测控制进行智能控制。通过学习这些程序，您可以深入了解如何在 Matlab 中实现这些控制方法。

智能预测控制及其MATLAB实现（第2版）[李国勇][电子教案]对于工作和学习的人士来说，是非常有价值的资料。随着技术的更新，这本书提供了最新的理论和实践方法，帮助读者在控制理论领域取得更多进展。

Matlab控制系统设计仿真涵盖了时域分析和频域分析，通过Matlab工具实现对系统的全面控制分析。

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档详细阐述了水温控制系统的完整设计方案与实现过程。内容涵盖了系统需求分析、硬件架构设计、软件算法实现以及系统测试验证等方面。 系统架构 本设计采用 [传感器类型] 精确测量水温，并通过 [控制算法] 实时调节 [加热/冷却元件] 的输出功率，最终实现对水温的精确控制。 关键技术 [传感器类型] 数据采集与处理 [控制算法] 设计与优化 [硬件平台] 选型与应用 测试结果 经过严格的实验测试，本水温控制系统能够在 [响应时间] 内将水温稳定在设定值 ± [误差范围] 范围内，满足设计指标要求。 未来展望 未来将进一步优化控制算法，提升系统响应速度和控制精度，并探索 [人工智能/物

这篇文章探讨了预测控制中如何优化动态矩阵的使用。程序设计相对简单且易于实现。