空调加热器 MPC 模型预测控制程序带文献
摘要：本文介绍了一种基于模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）的空调加热器温
度调节程序，该程序使用 MATLAB 编写。通过建立空调加热模型、约束建模以及室温状态空间建模，
实现了对室内温度的精确控制。此外，本文还融合了修正 Kalman 滤波算法，用于估测加热器温度和
出风口温度。附有简洁的英文参考文献和代码运行结果截图。
一、引言
空调加热器的温度调节在建筑热管理领域具有重要意义。实现室内温度的精确控制不仅有助于提升热
舒适性，还能有效节能。本文基于模型预测控制方法，设计了一种空调加热器温度调节程序。
二、空调加热器模型建模
为了实现精确的温度控制，首先需要建立空调加热器的温度模型。本文使用了建筑热模型和阻容传热
模型进行建模。这些模型基于物理原理，对空调加热器的加热过程进行了描述。
三、约束建模
在进行温度控制时，还需要考虑各类约束条件，如温度上下限、加热功率限制等。本文通过约束建模
，将这些约束条件纳入到控制程序中，确保温度控制的稳定性和安全性。
四、室温状态空间建模
为了实现模型预测控制，需要将系统的状态进行建模。本文使用了室温状态空间建模，将系统的状态
进行离散化表示，以便进行预测和控制。
五、MPC 代码设计
基于所建立的模型和约束条件，本文设计了 MPC 控制代码。该代码使用 MATLAB 编写，并且包含了对
温度预测和控制的算法。通过不断进行预测和调整，实现了对室内温度的精确控制。
六、修正 Kalman 滤波估测温度
为了提高温度估测的准确性，本文融合了修正 Kalman 滤波算法。该算法能够对加热器温度和出风口
温度进行估测，并通过修正预测值来提高估测的准确性。
七、参考文献
本文提供了一些简洁的英文参考文献，供读者进一步学习和参考。
八、代码运行结果
本文附有代码运行结果的截图，读者可以通过截图了解代码的运行效果和温度控制的结果。
结论：通过本文所介绍的空调加热器 MPC 模型预测控制程序，可以实现对室内温度的精确控制。该程
序基于模型预测控制方法，融合了修正 Kalman 滤波算法，提高了温度估测的准确性。通过约束建模
