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2024年3月29日发(作者：imax和screenx哪个好)
多变量预测控制（MPC）是一种用于控制多变量系统的算法，它可以根据系统的当前状态和
未来的预测来优化系统的性能。下面是一个简单的MPC控制器的C代码源码示例，用于控
制一个简单的多变量系统。
```c
#include
#include
// 系统模型参数
double A[3][3] = { {1, 1, 0}, {0, 1, 1}, {0, 0, 1} };
double B[3][1] = { {0}, {0}, {0} };
double C[1][1] = { {1} };
double D[1][1] = { {0} };
// MPC控制器参数
double K[3] = {0}; // 控制增益
double q_min = -1; // 参考输入下限
double q_max = 1; // 参考输入上限
double q_ref = 0; // 参考输入
double q_next_ref = 0; // 下一步参考输入
double dt = 0.02; // 时间步长
double control_timeout = 5; // 控制周期
// MPC控制器状态变量
double state[3] = {0};
// MPC控制器算法函数
void mpc_control(double q) {
// MPC算法实现过程...
// 这里省略具体算法实现过程...
}
int main() {
// 设置系统模型参数
// 设置MPC控制器参数和状态变量...
for (int i = 0; i < control_timeout; i++) {
// 系统当前状态
double x[3] = {state[0], state[1], state[2]};
// 系统参考输入
double u = q_ref;
// 系统当前输出
double y[1] = {0};
y[0] = C[0][0]*x[0] + C[0][1]*x[1] + C[0][2]*x[2];
// 根据当前状态和参考输入计算MPC控制器的下一步参考输入和目标值...
q_next_ref = mpc_control(q); // 控制器的输出是一个新的参考输入q_next_ref和目
标值T(x, u)（通过系统模型转换为输入和状态约束的等式）
// 根据目标值和约束条件更新参考输入和状态变量...
q_ref = q_next_ref; // 更新当前参考输入为下一步参考输入q_next_ref
state[0] += A[0][0]*dt + K[0]; // 根据状态方程更新状态变量x[0]
state[1] += A[1][1]*dt + K[1]; // 根据状态方程更新状态变量x[1]
state[2] += A[2][2]*dt + K[2]; // 根据状态方程更新状态变量x[2]
}
return 0;
}
```
以上代码是一个简单的MPC控制器的C代码源码示例，它可以根据系统的当前状态和未来
的预测来优化系统的性能。在实际应用中，需要根据具体系统模型和约束条件来调整MPC
控制器的参数和算法实现过程。另外，需要说明的是，上述代码仅供参考，具体的实现需要
根据实际情况进行修改和完善。
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