# 🚀 驾驭未来：Matlab 中模型预测控制（MPC）的实现指南
Matlab 是由 MathWorks 公司开发的一款高性能的数值计算和可视化软件环境。它被广泛应
用于工程计算、算法开发、数据分析、可视化、仿真以及其他数学和科学领域。Matlab 的
核心特点是其强大的矩阵操作能力，这使得它在矩阵计算和线性代数方面非常高效。
### Matlab 的主要特点包括：
1. **矩阵操作**：Matlab 的语法是基于矩阵的，这使得进行复杂的矩阵运算变得简单直观。
2. **编程语言**：Matlab 拥有自己的编程语言，支持变量、控制结构（如循环和条件语
句）、函数和数据结构。
3. **数值计算**：提供广泛的数值分析功能，包括傅里叶分析、数值积分、微分方程求解等。
4. **符号计算**：Matlab 的 Symbolic Math Toolbox 支持符号运算，可以进行符号微分、积
分和方程求解等。
5. **数据可视化**：Matlab 提供了丰富的图形和可视化工具，可以创建二维和三维图形、
图表和动画。
6. **算法开发**：用户可以利用 Matlab 开发和测试算法，然后将其嵌入到其他应用程序中。
7. **模型仿真**：Matlab 的 Simulink 提供了一个交互式的仿真环境，用于模拟和分析动态
系统。
8. **应用程序接口**：Matlab 可以与其他编程语言和应用程序进行交互，支持多种数据接
口。
9. **工具箱系统**：Matlab 提供了大量的工具箱，用于特定领域的高级计算，如信号处理、
图像处理、控制系统设计等。
10. **跨平台**：Matlab 支持多种操作系统，包括 Windows、macOS 和 Linux。
Matlab 广泛应用于学术研究、工程设计、数据分析和教育等多个领域，是科学和工程计算
中不可或缺的工具之一。
在工程和科学研究中，模型预测控制（MPC）是一种先进的控制策略，以其对未来行为的预
测和优化而著称。Matlab 提供了强大的工具箱来实现 MPC，使得控制工程师能够设计出性
能优异的控制系统。本文将深入探讨如何在 Matlab 中实现 MPC，通过详细的步骤、丰富的
代码示例，引导您掌握这一高效控制技术。
## 🌟 Matlab 中 MPC 的基本概念
MPC 是一种基于模型的控制方法，它利用系统模型对未来行为进行预测，并通过优化求解
器计算控制输入，以实现期望的系统性能。
## 🛠� MPC 实现的准备工作
在 Matlab 中实现 MPC 之前，需要准备以下内容：
1. **系统模型**：建立系统的状态空间或传递函数模型。
2. **目标函数**：定义 MPC 的目标函数，通常包括跟踪误差和控制输入的加权。
3. **约束条件**：设置系统状态和控制输入的约束。
