MPC模型预测控制：原理推导、Matlab与C++实现及四大工程案例分析

MPC 模型预测控制，顾名思义，就是通过模型来预测未来的控制系统行为，并依据预测结果来调整控制策略。嗯，听起来是不是挺高大上的？但实际上它的应用范围广，尤其是在自动化和机器人控制中常见。它的核心思想简单来说就是：通过数学模型，预判系统的未来状态，根据预测结果做出相应调整，从而优化控制。

文章了 MPC 的基本原理，展示了如何在 Matlab 和 C++中实现 MPC 算法。比如，如何定义系统模型、如何设定控制参数、如何进行仿真并结果，逐步带你走入实际操作。比较实用的是，文中还结合了四个工程案例：双积分控制系统、倒立摆控制、车辆运动学和动力学跟踪控制系统，应用效果直观。

如果你对 MPC 有兴趣，且已经具备一定编程基础，那么这篇文章会是一个不错的入门资源。它不仅有详细的推导和代码实现，还能你理解其应用场景，带你一步步把 MPC 从理论到实际项目中落地。

所以，如果你正准备开发类似的控制系统，或者正在自动化控制相关的项目，这篇文章绝对是个不错的参考！