clear;clc;
delta_t = 0.01; %控制周期10ms
sim_time = 5; %仿真时间5s
%% 模型参数
m = 1; %滑块质量,增加了5%作为建模误差
k = 10;
b = 10;
pos = 0;
vel = 0;
A_ = [1 delta_t;-k*delta_t/m 1-b*delta_t/m]; %离散化预测模型参数A
B_ = [0;delta_t/m]; %离散化预测模型参数B
%% 控制参数
p = 60; %控制时域(预测时域)
Q = 10*eye(2*p); %累计误差权重
W = 0.0001*eye(p); %控制输出权重
umax = 100; %控制量限制,即最大的力
lb=-umax*ones(p,1); %控制量下限
ub=umax*ones(p,1); %控制量上限
Rk = zeros(2*p,1); %参考值序列
%% 中间变量
xk = [pos;vel];
psi = zeros(2*p,2); %psi
theta = zeros(2*p,p);
%% 显示结果
t = 0:delta_t:sim_time; %时间序列
pos_ref = ones(length(t),1); %参考值序列
pos_out = zeros(length(t),1); %实际值序列
u_out = zeros(length(t),1); %控制量序列
tic
%% 主循环
for k=1:length(t)
Rk(1:2:end) = pos_ref(k);
Rk(2:2:end) = vel;
for i=1:1:p
psi(i*2-1:i*2,1:2)=A_^i;
end
for i=1:1:p
for j=1:1:i
theta(i*2-1:i*2,j)=A_^(i-j)*B_;
end
end
E = psi*xk-Rk; %E
H = 2*(theta'*Q*theta+W); %H
f = (2*E'*Q*theta)'; %f
coder.extrinsic('quadprog');
Uk=quadprog(H,f,[],[],[],[],lb,ub);
u=Uk(1);
xk = A_*xk+B_*u;
pos=xk(1);
vel=xk(2);
pos_out(k)=pos;
u_out(k)=u;
end
toc
figure(1);plot(t,pos_ref,'r--', t,pos_out);
xlabel('Sampling Instant');
legend('Output');
figure(2);plot(t,u_out,'r');
xlabel('Sampling Instant');
legend('Control');
巴普蒂斯塔
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