模型预测控制matlab工具箱使用

⑴ 如何将模型预测控制器模块加入simulink中

MPC工具箱本身就提供预测控制simulink模块的。如果你自己写的m文件，可以用matlab function模块把m代码添加到simulink模型里去。

⑵ MATLAB中NETLAB工具箱如何实现预测多元数据是否需要用到其他的工具箱

数据准备：
我们以一组多项式数据为例，进行示例，假如多项式是y=4x^3+3x^2+2产生的数据，x取0到3之间间隔为0.3的数。具体数据如下：

调用工具箱：
关于如何调用工具箱我在其他经验中有详细的介绍，有兴趣的可以查看。
这里我们用命令cftool进行调用拟合工具箱，在MATLAB主窗口中输入 cftool 回车
可以看到如下拟合工具箱界面

拟合操作步骤：
首先我们将要拟合的数据选入到工具箱中，如下图，在红圈处，点击向下三角，分别将要拟合的x y 选入，然后点击右侧的最上方的下三角，然后选择polynomial（ 多项式），下面的degree是阶数，也就是x的最高次数，选择不同的degree，在图的左下角是拟合的结果，包括拟合的系数以及方差相关系数等，右侧是数据点，以拟合曲线。

结果分析：
我们拟合的时候，一般情况下不知道要拟合的多项式是几阶的，我们一般调节degree都是从1逐渐增大，只要精度符合要求，就可以了，并不是精度越高越高。
拟合结果说明：
Linear model Poly3:
f(x) = p1*x^3 + p2*x^2 + p3*x + p4
Coefficients (with 95% confidence bounds):
p1 = 4 (4, 4)
p2 = 3 (3, 3)
p3 = 4.593e-15 (-3.266e-14, 4.185e-14)
p4 = 2 (2, 2)

Goodness of fit:
SSE: 2.386e-28
R-square: 1
Adjusted R-square: 1
RMSE: 5.839e-15
从以上可以看到最终拟合的y关于x的函数为：
f(x)=4*x^3+3*x^2+4.593e-15*x+2
我们可以看到一次项的系数为4.593e-15，实际上就是4.593*10^（-15），这个数量级完全可以认为是0，所以拟合的结果我们认为是：
f(x)=4*x^3+3*x^2+2
这里的方差SSE数量级为10的负28次方，相关系数 R-square=1，说明拟合的结果很好。

⑶ 用matlab工具箱怎么对garch模型做预测

garchfit（）函数使用格式：

[Coeff,Errors,LLF,Innovations,Sigmas,Summary] = garchfit(Spec,Series,X)

Coeff——输入参数。接受由garchset，garchget，garchsim，garchinfer，和garchpred结构产生的参数。

Errors——系数的估计误差（即标准误差）的结构。

LLF——对于优化目标函数值与参数相关的估计发现Coeff。garchfit执行优化使用优化工具箱fmincon函数。

Innovations——创建（即残差）序列推导的时间序列列向量。

Sigmas——与创建相对应的条件标准偏差向量。

Summary——显示优化过程的摘要信息结构。

Spec——包含条件均值和方差规范的GARCH规范结构。它还包含估计所需的优化参数。通过调用garchset创建这个结构。

Series——观测的时间序列列向量。

X——观测数据的时间序列回归矩阵。

例如：

clc

spec = garchset('C',0,'K',0.0001,'GARCH',0.9,'ARCH',0.05);%指定模型的结构

[e,s,y]= garchsim(spec,1000);

[Coeff,Errors,LLF,Innovations,Sigmas,Summary] = garchfit(spec,y) %拟合参数

运行后得到的部分结果

⑷ Matlab MPC模块的使用方法

1、在命令窗口中，可以直接键入命令“mpctool“，图形中左侧的三个栏目分别为受控对象模型 、模型预测控制器 、仿真器。

2、受控对象模型的输入，利用图中的菜单命令“MPC”→“Import”或[Import Plant]按钮。

3、可以打开受控对象的模型输入窗口，利用该窗口，可以选择输入在MATLAB窗口的LTI对象。

4、LTI对象模型sys是在MATLAB命令窗口中输入的“sys=tf（1，【1 2】）”命令产生的。

5、模型预测控制器参数设计，输入受控对象模型，并对其输入、输出信号属性设置好后，单击左侧的模型预测控制器（Controllers）栏目下的MPC1

6、仿真参数的设置，描述了受控对象可控制模型后，可利用仿真器（Scenarios）对系统进行仿真分析。

7、选择Scenarios栏目下的Scenarios1，出现参数设置窗口，可以设置仿真时间，还可以设置给定点和不可测量的干扰信号的类型、幅值、作用起始时间和周期等。

8、保存和调用模型预测控制器，如果仿真结果满意，可以在任意窗口菜单命令“MPC”→“Export”。

(4)模型预测控制matlab工具箱使用扩展阅读

MATLAB的功能

1、Trading Toolbox™: 一款用于访问价格并将订单发送到交易系统的新产品。

2、Financial Instruments Toolbox™: 赫尔-怀特、线性高斯和 LIBOR 市场模型的校准和 Monte Carlo仿真。

3、Image Processing Toolbox™: 使用有效轮廓进行图像分割、对 10 个函数实现 C 代码生成，对 11 个函数使用GPU加速。

4、Image Acquisition Toolbox™: 提供了用于采集图像、深度图和框架数据的 Kinect® for Windows®传感器支持。

5、Statistics Toolbox™: 用于二进制分类的支持向量机 (SVM)、用于缺失数据的 PCA 算法和 Anderson-Darling拟合优度检验。

6、Data Acquisition Toolbox™: 为 Digilent Analog Discovery Design Kit 提供了支持包。

7、Vehicle Network Toolbox™: 为访问CAN总线上的ECU提供XCP。

⑸ 如何使用matlab中的工具箱

如果是系统自带的，你可以直接用，如果是外部的或者是自编的你需要先把文件夹拷贝到tools文件夹下，再设置路径。
Matlab常用工具箱介绍(英汉对照)
Matlab Main Toolbox——matlab主工具箱
Control System Toolbox——控制系统工具箱
Communication Toolbox——通讯工具箱
Financial Toolbox——财政金融工具箱
System Identification Toolbox——系统辨识工具箱
Fuzzy Logic Toolbox——模糊逻辑工具箱
Higher-Order Spectral Analysis Toolbox——高阶谱分析工具箱
Image Processing Toolbox——图象处理工具箱
LMI Control Toolbox——线性矩阵不等式工具箱
Model predictive Control Toolbox——模型预测控制工具箱
μ-Analysis and Synthesis Toolbox——μ分析工具箱
Neural Network Toolbox——神经网络工具箱
Optimization Toolbox——优化工具箱
Partial Differential Toolbox——偏微分方程工具箱
Robust Control Toolbox——鲁棒控制工具箱
Signal Processing Toolbox——信号处理工具箱
Spline Toolbox——样条工具箱
Statistics Toolbox——统计工具箱
Symbolic Math Toolbox——符号数学工具箱
Simulink Toolbox——动态仿真工具箱
System Identification Toolbox——系统辨识工具箱
Wavele Toolbox——小波工具箱

例如：控制系统工具箱包含如下功能：
连续系统设计和离散系统设计
状态空间和传递函数以及模型转换
时域响应（脉冲响应、阶跃响应、斜坡响应）
频域响应（Bode图、Nyquist图）
根轨迹、极点配置

较为常见的matlab控制箱有：

控制类：

控制系统工具箱(control systems toolbox)
系统识别工具箱（system identification toolbox）
鲁棒控制工具箱（robust control toolbox）
神经网络工具箱（neural network toolbox）
频域系统识别工具箱（frequency domain system identification toolbox）
模型预测控制工具箱（model predictive control toolbox）
多变量频率设计工具箱（multivariable frequency design toolbox）

信号处理类：
信号处理工具箱（signal processing toolbox）
滤波器设计工具箱（filter design toolbox）
通信工具箱（communication toolbox）
小波分析工具箱（wavelet toolbox）
高阶谱分析工具箱（higher order spectral analysis toolbox）

其它工具箱：
统计工具箱(statistics toolbox)
数学符号工具箱（symbolic math toolbox）
定点工具箱（fixed-point toolbox）
射频工具箱（RF toolbox）

1990年，MathWorks软件公司为Matlab提供了新的控制系统模型化图形输入与仿真工具，并命名为Simulab，使得仿真软件进入了模型化图形组态阶段，1992年正式命名为Simulink，即simu（仿真）和link（连接）。matlab7.0里的simulink为6.0版本，matlab6.5里的simulink为5.0版本。

MATLAB的SIMULINK子库是一个建模、分析各种物理和数学系统的软件，它用框图表示系统的各个环节，用带方向的连线表示各环节的输入输出关系。
启动SIMULINK十分容易，只需在MATLAB的命令窗口键入“SIMULINK”命令，此时出现一个SIMULINK窗口，包含七个模型库，分别是信号源库、输出库、离散系统库、线性系统库、非线性系统库及扩展系统库。
1.信号源库
包括阶跃信号、正弦波、白噪声、时钟、常值、文件、信号发生器等各种信号源，其中信号发生器可产生正弦波、方波、锯齿波、随机信号等波形。
2.输出库
包括示波器仿真窗口、MATLAB工作区、文件等形式的输出。
3.离散系统库
包括五种标准模式：延迟，零-极点，滤波器，离散传递函数，离散状态空间。
4.线性系统库
提供七种标准模式：加法器、比例环节、积分环节、微分环节、传递函数、零-极点、状态空间。
5.非线性系统库
提供十三种常用标准模式：绝对值、乘法、函数、回环特性、死区特性、斜率、继电器特性、饱和特性、开关特性等。
6.系统连接库包括输入、输出、多路转换等模块，用于连接其他模块。
7.系统扩展库
考虑到系统的复杂性，SIMULINK另提供十二种类型的扩展系统库，每一种又有多种模型供选择。
使用时只要从各子库中取出模型，定义好模型参数，将各模型连接起来，然后设置系统参数，如仿真时间、仿真步长、计算方法等。SIMULINK提供了Euler、RungeKutta、Gear、Adams及专用于线性系统的LinSim算法，用户根据仿真要求选择适当的算法。

当然，不同版本的Matlab/Simulink内容有所不同。

另外，Simulink还提供了诸如航空航天、CDMA、DSP、机械、电力系统等专业模块库，给快速建模提供了很大的便利。

⑹ 有人会设计模型预测控制器吗Matlab里的,怎么对输入进行限制,具体的语句是怎么样的

1、限制输入变量的个数，采用nargin，用法如下：
function test(arg1,arg2,arg3)
if nargin<3
error('There are at least 3 inputs');
end
2、判断某个变量是否为空，采用isempty,用法如下：
function test(arg1,arg2,arg3)
if isempty(arg3)
error('The third input cannot be empty');
end
3、最常用的是上面两个的组合，用法如下：
function test(arg1,arg2,arg3)
if nargin<3 || isempty(arg3)
error('Users should input the third parameter');
end
4、在进行完上述判断之后，还可以对输入的参数进行进一步的限制，包括对数据状态的限制，对矩阵数据大小的限制，对字符串模式的限制等等。对数据状态的限制，可以用到以下函数：
isa,isappdata,iscell,iscellstr,ischar,iscom,isdir,isempty,isequal,isequalwithequalnans,isevent,isfield,isfinite,isfloat,isglobal,ishandle,ishold,isinf,isinteger,isinterface,isjava,iskeyword,islogical,ismember,ismethod,isnan,isnumeric,isobject,ispc,isprime,isprop,isreal,isscalar,issorted,isspace,issparse,isstrprop,isstruct,isstudent,isunix,isvalid,isvarname,isvector
这些函数全部可以在help is*得到
5、对矩阵大小的限制，可以利用size()函数先获取该矩阵的大小然后再进行判断
6、对字符串模式的限制，可以采用strmatch()函数

⑺ 数学建模MATLAB工具箱是什么怎么用

Matlab工具箱已经成为一个系列产品，Matlab主工具箱和各种工具箱（toolbox ）。
工具箱简介
1功能型工具箱 —— 通用型
功能型工具箱主要用来扩充Matlab的数值计算、符号运算功能、图形建模仿真功能、文字处理功能以及与硬件实时交互功能，能够用于多种学科。
2领域型工具箱 —— 专用型
领域型工具箱是学科专用工具箱，其专业性很强，比如控制系统工具箱（ Control System Toolbox）；信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）；财政金融工具箱（ Financial Toolbox）等等。只适用于本专业。

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Matlab常用工具箱
Matlab Main Toolbox——matlab主工具箱
Control System Toolbox——控制系统工具箱
Communication Toolbox——通讯工具箱
Financial Toolbox——财政金融工具箱
System Identification Toolbox——系统辨识工具箱
Fuzzy Logic Toolbox——模糊逻辑工具箱
Bioinformatics Toolbox——生物分析工具箱
Image Processing Toolbox——图象处理工具箱
Database Toolbox——数据库工具箱
Model predictive Control Toolbox——模型预测控制工具箱
Neural Network Toolbox——神经网络工具箱
Optimization Toolbox——优化工具箱
Partial Differential Toolbox——偏微分方程工具箱
Robust Control Toolbox——鲁棒控制工具箱
Signal Processing Toolbox——信号处理工具箱
Spline Toolbox——样条工具箱
Statistics Toolbox——统计工具箱
Symbolic Math Toolbox——符号数学工具箱
Simulink Toolbox——动态仿真工具箱
Virtual Reality Toolbox——虚拟现实工具箱
Wavelet Toolbox——小波工具箱
等等…….
而且每个新出的版本都在增加、更新完善。

⑻ 如何用matlab工具箱进行数据预测

如何用matlab工具箱进行数据预测
设计目标函数，
将预测问题，转化为优化问题。

⑼ 如何使用matlab中的工具箱

首先，将下载的工具箱文件解压，将文件夹复制到MATLAB安装目录下toolbox文件夹下专。
其次，在MATLAB命令行中输属入如下命令：
>>cd D:\MATLAB7\toolbox\piotr_toolbox % 找到你的工具箱
>> addpath(genpath('D:\MATLAB7\toolbox\piotr_toolbox')) %增加路径
>> savepath %永久保存路径
最后，检查是否成功：
>>which hog %随便输入所加入工具箱中的一个m文件
D:\MATLAB7\toolbox\piotr_toolbox\channels\hog.m %得到此文件路径，即加载正确

⑽ 求关于MATLAB中模型预测控制工具箱的学习资料

李国勇《智能控制及其MATALB实现》书中有具体介绍