190号资源-源程序：论文+程序 基于在线优化的快速模型预测控制-----已提供下载资源
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MPC通过预测未来一段时间内系统的行为来优化控制输入，以达到特定的控制目标。其核心思想是利用系统的动态模型，通过求解优化问题，实时调整控制策略。
在实施过程中，MPC需要实时获取系统状态，并基于当前状态和预测模型计算未来的控制动作。这一过程涉及多个关键步骤：首先，建立一个准确的系统模型以捕捉动态行为；
其次，设定控制目标和约束条件；最后，通过优化算法求解控制输入，这一过程需要高效的计算能力。 快速MPC的关键在于优化算法的效率，通常采用迭代方法或简化模型来加速计算，从而满足实时性要求。这使得MPC在工业自动化、机器人控制以及无人驾驶等领域得到广泛应用。
总之，基于在线优化的快速模型预测控制通过其预测能力和在线调整特性，实现了对复杂系统的高效控制，能够有效应对动态变化和外部扰动，提升系统的稳定性和性能。
部分代码展示：
function [P,h] = fast_mpc_ineq_const(obj)
%% Initial condition check
if (size(obj.x_min,1)~=size(obj.Q,1)) || (size(obj.x_max,1)~=size(obj.Q,1))
error('Check the state inequality constraints dimensions');
end
if (size(obj.u_min,1)~=size(obj.R,1)) || (size(obj.u_max,1)~=size(obj.R,1))
error('Check cotrol iequality constraint dimension');
end
%% Parameters
x_min = obj.x_min;
x_max = obj.x_max;
u_min = obj.u_min;
u_max = obj.u_max;
T = obj.T;
n = size(x_min,1);
m = size(u_min,1);
x = obj.x0;
%% Inequality constraint construction
P = zeros(2*T*(n+m),T*(n+m));
h = zeros(2*T*(n+m),1);
for i=1:2*(m+n):size(P,1)-2*(m+n)+1
if i==1
P(i:i+2*(m+n)-1,i:i+(m+n)-1) = [eye(m) zeros(m,n);(-eye(m)) zeros(m,n);...
zeros(n,m) eye(n); zeros(n,m) -(eye(n))];
else
P(i:i+2*(m+n)-1,(i+1)/2:(i+1)/2+(m+n)-1) = [eye(m) zeros(m,n);(-eye(m)) zeros(m,n);...
zeros(n,m) eye(n); zeros(n,m) -(eye(n))];
end
end
for i=1:2*(m+n):2*T*(m+n)-2*(m+n)+1
h(i:2*(m+n)+i-1) = [u_max;-u_min;x_max;-x_min];
end
end效果展示：
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原文地址：https://blog.csdn.net/LIANG674027206/article/details/142552937
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