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MPC模型采用预测控制的仿真程序，基于Matlab实现。

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简介：
该程序是用于 MPC 模型预测控制仿真的软件，它以 m 文件形式呈现，深入阐释了模型预测控制的原理，并能有效地辅助将理论知识应用于实践。

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    本简介提供了一个基于MATLAB开发的模型预测控制（MPC）仿真实例程序。该工具为用户提供了对工业过程控制系统进行深入研究与应用分析的能力，支持复杂系统的优化控制策略设计。 这段文字描述了一个MPC模型预测控制的仿真程序，该程序是一个m文件。它包含了对模型预测控制的理解，并有助于将理论与实践相结合。
     
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    本资源提供MPC（模型预测控制）在MATLAB中的仿真程序，涵盖MPC的基本原理及应用实例，适用于学习与研究。 这段文字描述了一个MPC模型预测控制的仿真程序，该程序是一个m文件，包含了对模型预测控制的理解，并有助于将理论与实践相结合。
     
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    本项目聚焦于开发和实施基于模型预测控制（MPC）的先进控制系统——MPC控制器。该系统通过优化算法，在线计算并执行最优控制策略，广泛应用于工业自动化领域以提高生产效率与稳定性。 卡恩控制-MPC 无人驾驶汽车工程师纳米学位课程视频依存关系：cmake >= 3.5；所有操作系统要求 make >= 4.1（mac、linux），make >= 3.81（Windows）。Linux系统大多数发行版默认安装了make和gcc/g++，版本>=5.4。Mac系统需要先安装Xcode命令行工具。在Windows环境下建议使用install-mac.sh或install-ubuntu.sh脚本进行安装。如果选择从源代码安装，请签出e94b6e1提交的uWebSockets项目：git clone https://github.com/uWebSockets/uWebSockets cd uWebSockets git checkout e94b6e1，此版本为v0.14.x系列中的一个。
     
  • 基于Simulink的MPC模型预测控制仿真
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    本研究利用Simulink平台构建了MPC（模型预测控制）系统，并进行了详尽的仿真分析，旨在优化控制系统性能。 MPC模型预测控制器的Simulink仿真与视频演示适用于学习MPC算法编程，适合本硕博等教研使用。请注意：测试请使用Matlab 2021a或更高版本，并且不要直接运行子函数文件。在运行时，请确保Matlab左侧的当前文件夹窗口是工程所在路径。具体操作步骤可以参考提供的视频演示进行学习。
     
  • 基于MATLAB的模型预测控制(MPC)实现.zip
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    本资源提供了一个使用MATLAB实现模型预测控制（MPC）的详细示例和代码，适用于控制系统设计与研究。包含理论介绍及实践应用案例。 基于Matlab实现模型预测控制(MPC)具有以下优点：能够处理多输入多输出（MIMO）系统，而比例积分微分(PID)控制器只能处理单输入单输出(SISO)系统；虽然可以使用多个PID控制器来管理多个变量，但在变量之间存在耦合的情况下，调节PID参数会变得非常困难。此外，模型预测控制还能应对约束条件，在构建优化问题求解时可以直接将这些约束纳入其中以确保满足要求。它还利用了未来状态的预测信息。 然而，该方法也有其缺点：需要强大的计算能力，因为在每个时间步都需要解决一个优化问题。
     
  • MPC模型预测控制的Matlab仿真程序及原理说明
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    本资源提供基于Matlab的MPC（模型预测控制）仿真实现及其详细理论解析，涵盖算法设计、代码实现与性能分析。 这段文字描述了一个MPC模型预测控制的仿真程序，该程序是一个m文件。它包含了对模型预测控制的理解，并有助于将理论与实践相结合。
     
  • 基于Simulink 2016b的MPC（MPCC）模型预测控制仿真
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    本研究利用Simulink 2016b软件进行MPC及MPCC模型预测控制仿真实验，探索其在复杂工业过程中的优化应用。 模型预测电流控制（MPCC）可以通过Matlab/Simulink进行仿真。可以参考殷芳博的硕士论文《基于电压矢量快速筛选的永磁同步电机改进预测转矩控制》，其中介绍了相关的算法，可供搭建仿真实验时参考。这段文字使用的是2016b版本的相关工具和软件环境。
     
  • MPC模型预测控制的Matlab仿真程序（期末大作业）.zip
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    本资源为《MPC模型预测控制》课程的期末大作业，包含基于Matlab编写的MPC算法仿真程序，适用于自动化、电气工程等相关专业学生学习与研究。 MPC 模型预测控制的 MATLAB 仿真程序是一个期末大作业项目源码，已获得97分高分通过。适用于毕业设计、期末大作业及课程设计等场合，是追求高分学生的理想选择。下载后进行简单的部署即可使用。该代码提供了完整的 MPC 控制算法实现，并且经过充分测试，在多个应用场景中取得了良好的效果。