模型预测控制(MPC)主动悬架模型
MPC是一种根据模型预测的方式滚动优化的控制方法，依据自定义权重大小，通过二次规划求解，实现最优的控制效果。
模型预测控制算法在simulink中编写，对比主/被动悬架如簧载质量加速度、悬架动挠度、俯仰角速度等变量以观察MPC控制器控制效果。
模型中有多个路面可供选择-c级路面、减速带等。
matlab代码中包括画图代码，可以将悬架性能指标绘制出来。
2自由度（1/4）主动悬架模型：
4自由度（半车）主动悬架模型：
2DOF主动悬架模型可以为调节型的控制模型提供一些参考，调控系统变量使其趋于更小。
4DOF主动悬架模型mpc算法具有目标值跟踪效果。
同时支持考虑路面的预瞄，提前做出动作（假设路面已知，可去）
两种MPC编程方法均较灵活，只需要修改状态空间方程、权重变量、控制目标、预测区间、控制区间（4DOF）等即可自动编写成对应求解二次规划的矩阵。
资料中有matlab代码，simulink模和介绍资料（自制），包括详细的建模过程以及mpc算法原理和推导过程。
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滑水老司机
