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基于MATLAB编程的MPC控制器实现+matlab操作视频

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简介：
本资源详细介绍如何利用MATLAB进行模型预测控制（MPC）的设计与仿真，并提供相关操作视频教程，适合初学者快速上手。 领域：MATLAB，MPC控制器算法 内容：基于MATLAB编程实现的MPC控制器及操作视频。 用处：用于学习MPC控制器算法编程。 指向人群：本硕博等教研人员使用。 运行注意事项： - 使用MATLAB 2021a或更高版本进行测试。 - 运行工程中的Runme_.m文件，不要直接运行子函数文件。 - 确保在MATLAB左侧的当前文件夹窗口中选择的是当前工程所在路径。具体操作可参考提供的录像视频。

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  • 基于MATLAB编程的MPC控制器实现+matlab操作视频
    优质
    本资源详细介绍如何利用MATLAB进行模型预测控制（MPC）的设计与仿真，并提供相关操作视频教程，适合初学者快速上手。 领域：MATLAB，MPC控制器算法 内容：基于MATLAB编程实现的MPC控制器及操作视频。 用处：用于学习MPC控制器算法编程。 指向人群：本硕博等教研人员使用。 运行注意事项： - 使用MATLAB 2021a或更高版本进行测试。 - 运行工程中的Runme_.m文件，不要直接运行子函数文件。 - 确保在MATLAB左侧的当前文件夹窗口中选择的是当前工程所在路径。具体操作可参考提供的录像视频。
     
  • 基于Fast-MPC的控制器Matlab仿真与代码操作视频
    优质
    本视频详细介绍了如何使用Fast-MPC工具箱在Matlab环境中进行模型预测控制（MPC）的仿真，并演示了相关代码的操作方法。适合对先进控制技术感兴趣的工程技术人员和学生学习参考。 领域：matlab，Fast-MPC算法 内容概述：本项目提供了一个基于Fast-MPC的控制器在Matlab中的仿真环境及代码操作视频。 用途描述：此资源适用于学习如何进行Fast-MPC算法编程的相关人员使用，无论是本科、硕士还是博士阶段的学习或研究工作均可参考和利用该材料。 目标人群说明：面向所有需要理解和掌握Fast-MPC算法的学生与研究人员（包括但不限于本科生、研究生以及博士生）提供帮助和支持。 运行指南： - 请确保您的Matlab版本为2021a或者更新。 - 在项目文件夹中找到并执行名为Runme_.m的主脚本，而不是直接调用任何单独的功能函数。 - 确认在MATLAB界面左侧显示的“当前文件夹”窗口已经切换到存放该项目代码的位置。 建议观看随附的操作录像视频以更好地掌握操作流程。
     
  • 基于MPC控制器的轨迹跟踪Matlab仿真及操作视频
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    本项目通过MATLAB仿真研究了基于模型预测控制(MPC)的轨迹追踪算法，并制作了详细的操作视频教程。 领域：MATLAB 内容：基于MPC控制器的轨迹跟踪算法在MATLAB中的仿真及操作视频。 用处：帮助学习者掌握使用MPC控制器进行轨迹跟踪编程的技术。 指向人群：适用于本科生、研究生以及博士生等科研与教学活动的学习者。 运行注意事项： 1. 使用MATLAB 2021a或更高版本。 2. 运行项目中的Runme_.m文件，而非子函数文件。 3. 确保在运行时，MATLAB左侧的当前文件夹窗口显示的是工程所在的路径。具体操作可以参考提供的录像视频进行学习和模仿。
     
  • MATLAB编程实现的MPC控制器.7z
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    该文件包含使用MATLAB编写的模型预测控制(MPC)算法源代码和相关资源。适用于进行动态系统优化控制的研究与教学应用。 基于MATLAB编程实现的MPC控制器以及配套的matlab视频演示用于学习MPC控制器算法编程，适合本硕博等教研学习使用。注意：请使用matlab2021a或者更高版本进行测试。运行时请注意将matlab左侧的当前文件夹窗口设置为当前工程所在路径。具体操作可以参考提供的录像视频，并按照其中的操作步骤进行练习和学习。
     
  • 基于MPC模型预测控制的Simulink仿真及Matlab操作视频
    优质
    本视频教程深入讲解并演示了如何在Simulink环境中使用MPC（模型预测控制）进行系统仿真，并详细介绍了相关Matlab操作技巧，适合自动化与控制系统研究者学习。 当涉及到Simulink和MPC（模型预测控制）时，深入了解如何设计、仿真和操作这些强大的工具是非常重要的。如果你正在寻找关于如何使用Simulink和MPC模型预测控制器进行仿真的详细指南以及相关的Matlab操作方法，那么你来对地方了。
     
  • 基于MPC模型预测控制的Simulink仿真与Matlab操作教学视频
    优质
    本教学视频详细讲解了如何使用Simulink进行MPC（模型预测控制）仿真实验，并介绍了在Matlab中相关操作的基础知识和技巧。 领域：Simulink与MPC模型预测控制器 内容概述：本资源提供基于MPC模型预测控制的Simulink仿真操作及MATLAB编程视频教程。 适用对象：适用于本科、硕士研究生以及博士生等进行教研学习使用。 运行须知： - 请确保您的环境为MATLAB R2021a或更高版本。 - 运行时不要直接执行子函数文件。 - 确保在操作过程中，当前工作路径与工程目录一致（可通过MATLAB左侧的“Current Folder”窗口查看和设置）。 具体的操作步骤建议参考提供的视频教程进行学习。
     
  • 基于MATLAB的H无穷控制器仿真及代码操作视频
    优质
    本视频详细介绍如何使用MATLAB进行H无穷控制器的仿真与代码实现，涵盖理论基础、模型建立及仿真实验，适合自动控制领域研究者和学生学习。 领域：MATLAB中的H无穷控制器 内容概述：基于MATLAB的H无穷控制器仿真研究。 用途：适用于学习如何编写和应用H无穷控制器程序。 目标人群：适合本科生、硕士生以及博士生在教学与科研中使用。 运行指南： - 请确保您使用的MATLAB版本为2021a或更新。 - 运行项目中的Runme_.m文件，而不是直接执行子函数文件。 - 确认MATLAB左侧的当前文件夹窗口已设置为工程所在路径。具体操作步骤可以参考提供的视频教程进行学习和模仿。
     
  • MPC控制器实现：基于模型预测控制(MPC)
    优质
    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MPC与ANN的两电平变流器控制算法MATLAB仿真及THD优化+代码操作视频
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    本项目运用MPC与ANN技术对两电平变流器进行控制算法设计，并通过MATLAB仿真分析，实现总谐波失真（THD）优化。附带详细的操作代码和教学视频。 领域：MATLAB；主题：基于MPC模型预测控制算法与ANN前馈人工神经网络的两电平变流器控制算法的MATLAB仿真。 内容概述： 本项目通过在MATLAB环境中对MPC（Model Predictive Control）和ANN（Artificial Neural Network，即前馈人工神经网络）进行结合应用，实现了有效降低THD（Total Harmonic Distortion总谐波失真）的目标。该研究主要展示了如何利用这两种技术协同工作来优化两电平变流器的性能。 用途： 本项目适合于学习MPC模型预测控制算法和ANN前馈人工神经网络编程的应用场景，对于相关领域的本科生、研究生以及博士生等研究人员具有一定的参考价值与实践意义。 目标用户群体：面向高等院校及科研机构内从事电力电子变换技术研究的学生（包括本科至博士学位）、教师及其他专业技术人员提供学习资源和技术支持。 运行说明： - 软件要求：请确保使用MATLAB 2021a或更高版本进行仿真操作。 - 主程序文件：Runme_.m，用户应当在该脚本内启动整个仿真实验流程。切记不要直接调用子函数文件来执行代码内容。 - 文件路径设置：运行时需将左侧的“当前工作目录”窗口切换至保存项目源码的实际位置。 此外还提供了操作演示视频供参考学习，请根据引导逐步完成各项任务配置与调试过程。
     
  • 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。