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MPC.zip_C++ MPC求解_模型预测控制的C++算法

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这段资料提供了使用C++编写的模型预测控制（MPC）算法源代码，适用于需要实现先进控制系统设计的研究和工程应用。 一个用C++编写的MPC例子，矩阵运算采用的是Armadillo线性代数库。

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  • MPC.zip_C++ MPC求解_模型预测控制的C++算法
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    这段资料提供了使用C++编写的模型预测控制（MPC）算法源代码，适用于需要实现先进控制系统设计的研究和工程应用。 一个用C++编写的MPC例子，矩阵运算采用的是Armadillo线性代数库。
     
  • 模型预测控制(MPC)
    优质
    模型预测控制（MPC）是一种先进的过程控制系统，通过使用数学模型对未来状态进行预测，并据此优化控制策略以实现最佳操作性能和稳定性。 Alberto Bemporad的博士课程讲义涵盖了模型预测控制（MPC）的相关内容，包括MPC的基本概念以及线性系统的MPC理论。
     
  • MPC预测控制算法
    优质
    MPC预测控制算法是一种先进的控制策略，通过预测未来行为来优化系统的性能，广泛应用于工业过程控制中。 模型预测控制（MPC）算法用于帮助理解模型预测控制的概念和应用，希望能对您有所帮助。
     
  • MPC算法系列之MAC算法模型预测控制.zip
    优质
    本资料详细介绍了MPC（模型预测控制）中的MAC（多重自回归模型）算法，适用于需要深入了解和应用该技术的工程师及研究人员。 MAC算法讲解以及自动驾驶学习资料的获取包括感知、规划与控制、ADAS及传感器方面的内容： 1. Apollo相关技术教程和文档； 2. ADAS（高级辅助驾驶）算法设计，例如AEB（自动紧急制动）、ACC（自适应巡航控制）和LKA（车道保持辅助）等； 3. 自动驾驶先驱Mobileye的论文与专利介绍； 4. 自动驾驶学习笔记； 5. 由多伦多大学在Coursera上发布的自动驾驶专项课程，是目前非常受欢迎且优质的教程之一。该课程包含视频、PPT、论文以及代码资源。 6. 国家权威机构发布的ADAS标准文档，这是开发相关算法系统的规范指南； 7. 规划与控制相关的学术研究文献介绍； 8. 控制理论及其应用实践。
     
  • MPC控制器实现：基于模型预测控制(MPC)
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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。
     
  • HEV_ParallelSeries_R14a_HEV_系统控制_模型预测控制(MPC)
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    本研究聚焦于混合动力电动汽车(HEV)系统的优化控制策略，采用并联/串联R14a架构，并运用模型预测控制(MPC)技术以提高能源效率和驾驶性能。 标题中的“HEV_ParallelSeries_R14a_HEV_MPC_系统控制_模型预测控制”揭示了这个压缩包内容的核心，它涉及到混合电动汽车（HEV）的并联架构，R14a可能指的是软件版本或特定的设计迭代，而HEV_MPC则明确了讨论的主题是关于混合电动汽车的模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）。MPC是一种先进的控制策略，在系统控制领域中具有重要地位。它基于数学模型来预测未来系统的动态行为，并在满足约束条件下优化控制序列。这种方法的优势在于能够处理多变量、非线性以及有约束的问题，同时考虑了系统的动态行为和未来的趋势，因此在能源管理和动力系统控制等领域得到广泛应用。 在这个HEV的场景中，MPC的目标可能是优化车辆的动力性能、燃油效率或电池寿命。混合电动汽车由内燃机和电动机构成，并联驱动其需要协调这两者的能量流以实现高效且环保的运行。R14a版本可能包含了针对这种特定架构的优化算法和策略。 描述中的“mpc代码，十分好用，多种模型”暗示压缩包中包含多个不同的系统模型，每个模型对应不同工况或驾驶模式，例如怠速、加速、减速等。这些模型可能由Simulink或其他类似的仿真工具构建，并用于预测HEV在各种条件下的性能表现。代码的好用性表明它们经过充分的测试和优化，易于理解和实施。 文件名“HEV_ParallelSeries_R14a”代表主要的工作文件，包含了整个MPC系统的配置、模型参数以及控制算法。这个项目文件可以被Simulink或类似的工具打开，用于进一步分析、调试及改进控制策略。 总之，压缩包内容涵盖了混合电动汽车的并联系列架构，并且利用R14a版本的MPC技术进行系统优化与控制。用户可期待找到一系列模型和对应的控制代码，以理解和实现对HEV动力系统的智能优化控制。这些资源对于研究HEV控制系统、进行仿真测试及提升控制性能具有重要价值。
     
  • pyMPC：采用OSQP求解器的模型预测控制(MPC) Python工具包
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    pyMPC是一款基于Python的模型预测控制（MPC）工具包，它集成了高效的OSQP求解器，为控制系统的设计与仿真提供了强大支持。 pyMPC 是 Python 中用于线性约束模型预测控制（MPC）的库。使用 pyMPC 之前需要安装以下软件包：matplotlib，并获取 pyMPC 的本地副本。 可以通过 git 克隆项目，例如在终端中运行 `git clone https://github.com/forgi86/pyMPC.git` 或者下载压缩文件并解压到本地文件夹中。然后，在包含 setup.py 文件的 pyMPC 项目的根目录下通过命令 `pip install -e .` 来安装 pyMPC。 pyMPC 已在以下平台成功测试过： - Windows 10（x86-64 CPU） - Ubuntu 18.04 LTS（x86-64 CPU） - Raspberry Pi 3 rev B 上的 Raspbian Buster
     
  • 自适应MPC设计_模型预测控制_模型预测.zip
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    本资料包含自适应MPC（模型预测控制）的设计方法和应用案例，适用于研究与工程实践。文件中详细介绍了模型预测控制理论及其在不同场景下的实现方式。 Adaptive MPC Design：模型预测控制的自适应MPC设计相关资料，包含在名为“模型预测.zip”的文件中。
     
  • 模型预测控制(MPC)第五章.zip
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    本资料为《模型预测控制》教材第五章内容，深入探讨了MPC理论与应用实例，适合自动控制及相关领域研究生学习研究。 模型预测控制算法用于跟踪双移线，并包括carsin的cpar文件以及simulink文件。代码中有详细的注释。