无人船模型预测控制

无人船模型预测控制是一种在无人船舶自身动力系统和环境因素的基础上，利用预测模型来实现对无人船舶的动态控制。预测控制方法利用当前时刻的系统状态和输入，通过对未来一段时间内系统行为的预测，来优化当前时刻的控制输入，以实现对系统的稳定性和性能的优化。

在Matlab中，可以使用预测控制工具箱（Model Predictive Control Toolbox）来实现无人船模型的预测控制。以下是一个简单的示例代码，用于实现无人船模型的预测控制：

% 定义无人船模型
A = [1.0, 0.1; 0.0, 1.0];
B = [0.005; 0.1];
C = [1, 0];
D = 0;

% 创建状态空间模型
sys = ss(A, B, C, D);

% 定义控制输入限制
MV = struct('Min',-1,'Max',1);

% 定义状态变量限制
OV = struct('Min',-1,'Max',1);

% 定义预测控制器
mpcobj = mpc(sys, 0.1, 10, 2, MV, OV);

% 设置参考信号
ref = 1;

% 模拟控制
T = 20;
r = ref*ones(T,1);
y = zeros(T,1);
u = zeros(T,1);
x = [0; 0];
for k = 1:T
    u(k) = mpcmove(mpcobj, y(k), x);
    y(k) = C*x + D*u(k);
    x = A*x + B*u(k);
end

% 可视化结果
t = 0:T-1;
figure;
subplot(2,1,1);
plot(t, r, 'k--', t, y, 'b-');
xlabel('时间步');
ylabel('输出');
legend('参考信号', '输出');

subplot(2,1,2);
stairs(t, u, 'r-');
xlabel('时间步');
ylabel('控制输入');

在上面的示例中，我们首先定义了无人船的状态空间模型，并根据模型参数创建了预测控制器对象。然后，我们设置了参考信号，并使用mpcmove函数来实现预测控制。最后，我们将模拟结果可视化，包括输出和控制输入。

需要注意的是，实际的无人船模型可能更加复杂，需要根据具体的船舶动力学模型进行参数化和实现。此外，预测控制器的设计也需要根据具体的控制要求和系统特性进行调整和优化。因此，在实际应用中，可能需要更加复杂的模型和控制器设计。