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模型预测控制（Model Predictive Control, 简称MPC）是一种先进的控制策略，它基于对过程模型的预测，通过优化算法在线计算出未来的控制序列，以最小化预期的性能指标。这种控制方法以其前瞻性和灵活性，广泛应用于化工、能源、自动化等领域的复杂系统。 在“Model Predictive Control_LaguerreMPC_模型预测控制的Matlab代码”这个资源中，重点介绍了一种基于Laguerre多项式的模型预测控制方法。LaguerreMPC是一种特殊的预测控制器设计，利用Laguerre函数作为状态变量的基函数，能够有效地处理非线性动态系统，特别是那些具有慢变或近似周期特性的系统。 Laguerre多项式是一组正交多项式，它们在区间[0, ∞)上具有良好的局部化特性，这使得它们在处理延迟或时间常数不一致的系统时非常有效。在MPC框架下，Laguerre函数可以用来近似系统动态，构建有限维的状态空间模型，从而简化优化问题的求解。 Matlab作为一种强大的数学和工程计算工具，是实现MPC算法的理想平台。文件"Model Predictive Control System Design and Implementation Using MATLAB-2009-Liuping Wang.pdf"很可能提供了详细的理论解释和实际的MATLAB代码示例，帮助读者理解如何在MATLAB环境中设计和实现LaguerreMPC算法。 在该书中，你可能会学习到以下关键知识点： 1. **MPC基础**：理解MPC的基本概念，包括滚动优化、预测模型、控制律、约束处理等核心要素。 2. **Laguerre函数**：学习Laguerre函数的性质及其在系统建模中的应用。 3. **系统建模**：如何用Laguerre多项式近似非线性动态系统，并构建有限维的状态空间模型。 4. **优化算法**：MPC中的优化问题通常是非凸的，因此需要了解如线性规划、二次规划等优化算法以及它们在MPC中的应用。 5. **MATLAB编程**：掌握编写MPC算法的MATLAB代码技巧，包括定义系统模型、设定优化目标、处理约束、求解优化问题等步骤。 6. **案例分析**：通过具体案例学习如何将理论知识应用于实际控制系统的设计和调试。 通过深入研究这个资源，读者不仅可以理解LaguerreMPC的工作原理，还能获得实际编程经验，提升在MATLAB环境下解决复杂控制问题的能力。对于希望在模型预测控制领域深化理解和实践的工程师和学生来说，这是一个宝贵的参考资料。