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基于半实物仿真技术的模型预测控制研究与实现的任务书
一、任务背景
随着科技的发展，控制技术的应用越来越广泛。在实际控制系统中，模型预测控制（MPC）作为一种强大的控制方法，已经得到了广泛的应用。MPC是一种基于预测模型的控制技术，具有优良的控制性能和灵活性，已应用于电力、化工、制造等领域。
MPC技术的重要性在于它提供了一种先进的控制策略，可以用于预测控制系统未来的状态变化，从而通过在控制决策之前预测未来状态来创造更好的控制性能。具体来讲，MPC技术采用数学模型来描述控制系统，并利用这个模型来做出控制决策，从而强化目标的控制效果。
基于半实物仿真技术的模型预测控制可以通过软硬件相结合的方式，将控制对象与仿真模型相结合，实现闭环控制，为实际应用提供了可靠的仿真方法。在汽车、电力、航天等领域，半实物仿真技术的应用非常广泛，相比于实验，具有更低的成本和高度定制能力。
二、任务目标
本任务旨在研究和实现基于半实物仿真技术的模型预测控制，具体目标包括：
1.研究和掌握基于半实物仿真技术的模型预测控制原理和方法，了解MPC技术的开发过程和实现方法。
2.设计控制系统模型，构建MPC模型，包括数学模型和仿真模型。MATLAB/Simulink/Stateflow软件工具可以用于控制系统的建模、仿真和实验。
3.针对特定的应用场景，制定控制策略和控制规则，建立目标函数和约束条件，优化仿真结果，实现模型预测控制。
4.基于LabVIEW平台，构建控制器和仿真模型的硬件系统，利用传感器和执行器对系统进行控制，并设计控制算法和控制界面。
5.对基于半实物仿真技术的模型预测控制进行实验和验证，测试控制系统在不同工况下的控制性能和稳定性。
三、任务内容
1.研究基于半实物仿真技术的模型预测控制原理和方法，掌握MPC数学模型的基本结构、优化算法和求解方法，了解MPC控制系统的开发过程和实现方法。
2.设计控制系统模型，建立MATLAB/Simulink/Stateflow仿真模型，包括数学模型和仿真模型。针对实际应用场景，确定控制系统的输入和输出变量，并设计仿真实验。
3.模型预测控制策略和规则的制定。在控制系统的基础上，通过建立目标函数和约束条件，确定控制相关参数，优化控制策略和控制规则，实现最优控制。
4.构建基于LabVIEW的控制器和仿真模型的硬件系统，利用传感器和执行器对系统进行控制，并设计控制算法和控制界面，实现闭环控制。
5.对基于半实物仿真技术的模型预测控制进行实验和验证。利用仿真模型进行实验，测试控制系统在不同工况下的控制性能和稳定性。
四、预期成果
1.基于半实物仿真技术的模型预测控制的理论研究报告，阐释该技术的原理、优缺点等重要内容。
2.基于MATLAB/Simulink/Stateflow的控制系统仿真模型，该模型包括数学模型、仿真模型和系统控制界面。
3.基于LabVIEW平台的系统控制器和仿真模型的硬件系统，该系统包括传感器、执行器、控制器和控制界面。
4.硬软件的集成测试，通过实验验证基于半实物仿真技术的模型预测控制的工作性能和控制性能。
5.研究成果应用实例，将基于半实物仿真技术的模型预测控制应用于实际工程领域，并实现优化控制决策。
五、参考文献
1.李峰，张李明.模型预测控制及其应用[M].北京：机械工业出版社，2012:2.
2.吴宏亮，高涛，王志远.基于MATLAB的模型预测控制[M].北京：清华大学出版社，2014:5.
3.BemporadA,MorariM,DuaV.TheExplicitLinearQuadraticRegulatorforConstrainedSystems.Automatica,1999,35(2):1345-1363.
4.LennartsonB,WahlbergB.ModelingandIdentificationofNonlinearSystemsUsingBlock-orientedStructures.Automatica,1998,34(3):283–294.
5.张伟，刘肖.基于MATLAB/SIMULINK的模型预测控制算法研究.自动化与仪表技术，2013,12:23-28.