该方法有效解决了传统线性MPC难以直接应用于非线性系统的问题，并将其与模型预测控制（MPC）相结合，适用于机械臂轨迹跟踪、能源系统调控等复杂系统的状态估计与控制器设计；③结合Matlab代码深入学习并复现先进的控制算法，文档详述了Koopman观测矩阵的构建、动态扩展线性模型的建立以及MPC滚动优化的实现过程，此外，充分展现了Koopman-MPC框架在现代控制工程中的广泛适用性与研究价值，重点掌握Koopman观测矩阵构建、动态扩展线性模型建立及MPC滚动优化实现等关键技术环节，从事自动化、机器人、电力系统及相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员，; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码实例进行动手实践， ，拓展该方法在不同应用场景中的创新应用，并以Matlab代码形式提供了完整的仿真验证框架，; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab编程能力，提升科研创新能力与工程实践水平。
实现对复杂非线性系统的高效控制，通过将非线性系统在高维特征空间中进行线性近似，适用于机械臂、无人机、电力电子变换器等多种典型非线性系统的建模与控制。
同时参考文档中列出的延伸研究方向，利用Koopman方法实现高效线性化预测控制；②为科研人员提供一种从数据驱动视角理解和建模非线性动态系统的新范式。
文中还列举了状态估计、路径规划、机器学习融合等多个前沿科研方向的应用案例， 内容概要：本文系统介绍了基于Koopman算子理论的非线性受控动力系统线性预测方法，。
; 使用场景及目标：①解决非线性系统难以直接应用线性MPC的难题。