MPC设计

MATLAB MPC Toolbox provides a comprehensive and detailed user guide for implementing Model Predictive Control (MPC). The official documentation covers all aspects, from basic usage to advanced techniques. It includes detailed instructions on designing, simulating, and tuning MPC controllers, as well as integrating them into larger systems. The toolbox supports a variety of model types, including linear, nonlinear, and hybrid models, and offers tools for optimization, constraint handling, and real-time performance evaluation.

本项目通过基于MPC的方法，实现光伏馈电DC-AC转换器的最大功率跟踪。该转换器连接到电网，通过控制交替电流，确保高效能源输出。进一步的FFT分析表明，输出的交流电压和吸收的电流具有极低的谐波失真（THD）。详细的PV模型和控制器信息可参考链接：https://www.mathworks.com/help/physmod/sps/examples/solar-power-converter.html。另外，可访问该链接了解更多关于太阳能转换器的信息：https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/67400-mpc-design-for-photovoltaic-cells。

该资源包含了Matlab代码，用于实现Koopman模型预测控制。这些代码基于Milan Korda和Igor Mezic在Automatica 2018年发表的论文，应用于非线性动力学系统。要运行这些代码，用户需要安装qpOASES求解器，该求解器已经包含在zip文件中，并通过运行./Resources/qpOASES-3.1.0/interfaces/matlab中的Matlab脚本make.m进行安装。

我对控制新技术的学习充满兴趣，并致力于将其与当前解决方案结合。自适应MPC技术吸引了我数月之久。虽然有许多学习资源可用，我发现MathWorks最适合我。特别感谢Melda Ulusoy的详细讲解。本项目利用MPC和自适应MPC控制伺服机构的位置。详细信息可参考：https://www.mathworks.com/help/mpc/ug/servomechanism-controller.html。另外，您可以在以下链接找到Melda Ulusoy的Adaptive MPC教程：https://www.mathworks.com/videos/understanding-model-predictive-control-part-1-why-use-mpc--1526484715269.htm。

本工具是MPC系列第二部分，适用于处理多变量系统的状态空间模型。它提供了一种便捷的方式来设置基于状态空间模型的预测控制器，并返回在线MPC控制器的函数句柄。该控制器采用嵌套函数实现，将内部模型、状态和控制参数存储在设置程序的工作区中，从而简化了在线控制器的接口。工具包中包含一个2-CSTR示例，演示了如何使用该工具，同时还提供了一个使用嵌套函数替代持久变量的示例，方便初学者学习。

本研究提出了迭代方法，为混合MPC问题寻找最小极小值。它可以自动生成针对给定问题参数化的求解器。

本教程介绍了如何在Simulink中开发和应用MPC自动变速器。通过该方法，用户可以学习如何利用MPC技术来优化自动变速器的性能和效率。

在无约束条件下，这是一个用Matlab编写的MPC模型预测控制程序，实现多变量多输入多输出的控制。

我正在进行一个项目，需要开发MPC4725 I2C数模12位转换器的S功能驱动程序。最终的实现将依照MathWorks发布的S Function Builder教程完成：http://www.mathworks.com/matlabcentral/answers/74044-s-function-builder-help。同时，我也利用adafruit ADS1015库为ADS1115 I2C 16位ADC开发了一个具有相似过程的S函数，并计划稍后发布。

大多数随机MPC可分为两类：一种是基于机会约束的方法，通过求解期望值指数成本的OCP来处理概率约束，通常在预测状态下；另一种是基于随机场景的方法，解决确定数量的不确定性随机实现的OCP。这些仿真器包含用于多变量线性系统的基本随机预测控制，适用于具有高斯分布和有界干扰。具体包括基于状态机会约束的MPC仿真器和基于实现干扰场景的另一仿真器。此外，每个控制器均提供了基于两个弹簧系统实例的示例文件。使用前，请务必阅读“readme.txt”文件。