MATLAB微分方程组求解代码下载 - Nominal_NMPC：利用Casadi及UKF进行状态估算的实现...

简介：
这段代码是为了解决复杂系统中的非线性模型预测控制问题而设计，采用Casadi和UKF技术来优化并精确估计系统的状态变量。通过MATLAB环境运行，能够高效求解微分方程组，适用于需要进行动态系统仿真与分析的科研人员及工程师。 此存储库中的代码提供了Python环境下带有软约束的基本非线性模型预测控制（NMPC）实现，并利用Unscented Kalman滤波器进行状态估计。由于该算法不考虑可能的不确定性，因此被称为标称版本。 在使用前，请确保安装所需的技术先决条件并下载存储库中的所有必要文件。运行初始示例后，可以根据自己的需求修改问题定义。代码会自动生成一个数据库用于后续分析和绘图工作，可在Matlab或Python中查看结果。 非线性模型预测控制（NMPC）是一种广泛应用于处理多变量过程约束的先进控制系统方法。假设系统动态由微分代数方程描述，此实现主要用来验证新算法相对于现有工业应用中的性能表现。其特点包括： - 一种成本较低的时间范围回退和收缩策略 - 使用Unscented Kalman滤波器进行参数及状态估计 - 利用自动微分技术高效解决非线性动态优化问题 软约束的引入使得控制算法更加灵活，能够应对更为复杂的应用场景。