模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）是一种先进的控制策略，它通过在每次采样时求解一个优化问题来预测系统未来的动态行为，并基于这些预测来制定最优控制序列。MPC在工业自动化、过程控制等领域广泛应用，尤其适用于多变量、非线性、约束条件复杂的系统。
标题中的"模型预测控制例子代码"表明这是一个教学资源，旨在帮助初学者理解和应用模型预测控制。通过提供的代码，学习者可以了解MPC的基本工作原理以及如何在实际系统中实现。
描述中的"基于状态空间的模型预测MPC控制器的设计"意味着这个例子将涉及状态空间模型的构建。在状态空间模型中，系统的动态行为由一组状态变量表示，这些变量随时间变化的方程构成了状态方程。MPC控制器利用这些方程预测系统未来的行为，并据此决定当前的控制输入。
从压缩包子文件的文件名称来看：
1. `mpcsetup.m`：这很可能是一个设置文件，用于初始化MPC控制器的参数，比如状态变量、输入变量、预测步数、控制约束等。在MPC中，控制器需要知道系统的动态模型，以及关于系统状态和控制输入的限制条件。`mpcsetup.m`可能包含了这些关键参数的定义和配置。
2. `ssmpctutorial.m`：这个名字暗示了这是一个关于状态空间模型和MPC的教程脚本。在这个文件中，可能会演示如何构建状态空间模型，如何将其与MPC算法结合，以及如何运行模拟或实际控制系统。初学者可以通过这个脚本学习如何设置和求解MPC的优化问题，以及如何解析和理解控制结果。
在MPC的过程中，通常会涉及以下步骤：
- **建立系统模型**：根据物理原理或数据分析，建立描述系统动态的数学模型，通常是线性化的状态空间模型。
- **设定预测期和控制周期**：确定控制器预测未来多少个时间步，并设定控制输入更新的频率。
- **定义成本函数**：设计一个衡量系统性能的指标，例如最小化某个输出的偏差或最大化生产率。
- **设定约束**：规定系统状态和控制输入的允许范围。
- **求解优化问题**：在每个控制周期，求解一个有限时间跨度的优化问题，找到最优的控制序列。
- **应用控制输入**：只实施优化问题得到的第一个控制值，然后等待下一个控制周期。
通过这两个文件，学习者可以逐步理解MPC的理论基础，并通过实践操作掌握其在实际系统中的应用。在学习过程中，建议结合控制理论、数值优化和MATLAB编程等相关知识，以便更深入地理解MPC的工作机制。
