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欠驱动船舶的MPC模型预测控制.zip

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简介：
本研究探讨了欠驱动船舶在复杂海况下的运动控制问题，提出了一种基于MPC（Model Predictive Control）的控制策略，以优化航行路径和提高操纵性能。 本资源包含三个函数：Main.m为主函数，用于设定给定轨迹、MPC参数以及初始状态；fun_trajforship.m为轨迹计算函数，根据Main.m中设定的轨迹及采样周期，计算每个采样周期对应的轨迹数值；nmpc_m.m为模型预测控制器函数。图片展示了欠驱动船舶的动力学模型（在Main.m函数中用system描述）。

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  • 欠驱动船舶的MPC模型预测控制.zip
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    本研究探讨了欠驱动船舶在复杂海况下的运动控制问题，提出了一种基于MPC（Model Predictive Control）的控制策略，以优化航行路径和提高操纵性能。 本资源包含三个函数：Main.m为主函数，用于设定给定轨迹、MPC参数以及初始状态；fun_trajforship.m为轨迹计算函数，根据Main.m中设定的轨迹及采样周期，计算每个采样周期对应的轨迹数值；nmpc_m.m为模型预测控制器函数。图片展示了欠驱动船舶的动力学模型（在Main.m函数中用system描述）。
     
  • trackkeeping.rar_欠驱动船舶_航迹控制_基于MATLAB的船舶航迹轨迹跟踪
    优质
    本资源为一款针对欠驱动船舶设计的航迹控制系统，采用MATLAB进行开发与仿真。系统旨在实现复杂海况下的精确路径追踪，适用于学术研究和工程应用。 船舶航迹控制属于典型的欠驱动控制问题，在这一领域内，“轨迹跟踪”是一个关键的研究方向。
     
  • 模型预测控制(MPC)
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    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。
     
  • 021751101231601_船舶模型与船舶运动研究_船舶模型_MMG_
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    本项目船舶模型与船舶运动研究专注于利用先进的计算机模拟和物理模型，深入探索不同环境下船舶的动力性能、稳定性及操纵性。通过MMG（多体数学模型）技术，为船舶设计优化提供科学依据，提升海上航行的安全性和效率。 使用MATLAB编写的船舶运动模型MMG以及完成船舶旋回圈的相关工作。
     
  • 带有扰动补偿的欠驱动船舶轨迹跟踪自适应滑模控制
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    本研究提出了一种基于扰动补偿和自适应滑模控制策略，用于改善欠驱动船舶在复杂海况下的精确轨迹跟踪性能。通过理论分析与仿真验证，展示了该方法的有效性和鲁棒性。 近年来,随着欠驱动系统控制技术的快速发展以及船舶智能化要求的不断提高,对欠驱动船舶控制问题的研究越来越受到关注。本课题结合backstepping设计方法、滑模控制算法、参数自适应方法、动态面控制技术和神经网络等先进理论,探讨了在外界环境干扰、模型不确定性和速度不可测情况下的欠驱动船舶轨迹跟踪状态反馈与输出反馈自适应滑模控制策略。 首先，假设已知船舶模型，在考虑干扰界值是否明确的情况下研究其轨迹追踪问题。对于外界环境干扰界值已知的情况，通过结合backstepping设计方法和滑模控制算法来制定出一套船舶轨迹追踪的滑模控制器；进一步地，当外界环境干扰界的确定性未知时，则引入带有σ-修正参数自适应律以估算该界限，并利用双曲正切函数解决由符号函数带来的“抖振”问题。 其次，在面临模型不确定性及未知外部扰动的情况下，通过结合动态面控制技术、自适应神经网络、滑模控制算法和backstepping设计方法来制定一种基于神经网络的船舶轨迹追踪自适应滑模控制器。此研究不仅提供了相关文献资料的支持，并且也包含了可以直接运行的matlab程序供参考使用。
     
  • 欠驱动AUV编队的非线性模型预测控制.rar
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    本研究探讨了欠驱动自主水下车辆(AUV)编队控制问题，提出了基于非线性模型预测控制的方法，以提高系统的稳定性和协调性。 在现代海洋探索与监测任务中,自主水下车辆（AUVs）的编队控制技术占据着重要地位。欠驱动AUV是指其执行器数量少于动力学系统自由度的水下机器人，由于成本低、操作灵活而受到广泛关注。然而，由于非线性动力特性和复杂环境干扰的影响，设计有效的控制策略极具挑战性。 模型预测控制（MPC）是一种先进的方法，它基于动态模型对未来行为进行预测，并通过优化算法寻找最佳控制序列。其优势在于能够处理复杂的约束问题和考虑系统的长期性能，因此是解决欠驱动AUV编队控制的理想选择。 在Matlab环境中实现MPC需要建立AUV的动力学模型，包括浮力、推力、水阻力及重力等因素与速度、位置和姿态的关系，并考虑到这些因素之间的非线性相互作用。关键步骤如下： 1. **建模**：构建欠驱动AUV的动态模型，涵盖状态变量（如速度、位置、姿态）以及控制输入变量（如推力、舵角）间的非线性关系。 2. **预测模型**：基于当前的状态和控制输入，预测短期未来的时间点上系统的状态轨迹。 3. **优化问题**：定义一个合适的优化目标，并加入各种约束条件。例如最小化能量消耗或最大化编队稳定性等。 4. **在线计算与反馈机制**：在每个时间步中求解优化问题以获取最优控制序列，仅应用第一项控制输入后更新状态并重复该过程；MPC的实时特性体现在每次根据最新的系统状态来调整新的控制输入上，有助于应对不确定性及外界干扰的影响。 5. **编队策略设计**：制定合理的规则确保AUVs在预定路径中保持预设几何形状或间距，并避免碰撞。 通过这样的框架可以有效地解决欠驱动AUV编队中的复杂控制问题，实现精确的轨迹跟踪和稳定的飞行。Matlab提供的Simulink与Control System Toolbox工具箱支持模型预测控制的应用开发、模拟及控制器设计工作。 《欠驱动AUV编队非线性模型预测控制》涉及领域包括非线性控制系统理论、MPC技术、AUV动力学建模以及编队策略，为实际任务提供了坚实的理论基础和技术支撑。
     
  • FMRLC_Tanker.zip_MATLAB_船舶_船舶MATLAB_船舶控制_船舶航向_船舶航向控制
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    本资源包提供了一个基于MATLAB的船舶控制系统模型，专注于优化船舶在航行过程中的航向控制。通过模拟各种海上条件下的操作，它为研究人员和工程师提供了评估和改进船舶稳定性和操纵性的平台。 船舶航向控制的一个实用程序可以进行仿真运行。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 基于Lyapunov稳定性的欠驱动船舶航向自适应迭代滑模控制
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    本研究提出了一种基于Lyapunov稳定性理论的欠驱动船舶航向控制策略，采用自适应迭代滑模控制技术，有效提升船舶在复杂海况下的航行性能和操控精度。 本段落提供的资源包括相关研究文献及对应的MATLAB仿真程序供参考使用。论文提出了一种二阶迭代滑模面的设计方法，将航向偏差的稳定问题转化为对滑模面的控制，并基于Lyapunov理论推导了系统渐近稳定的条件，从而得到相应的航向控制律。由于该控制律中包含未知外界干扰和系统不确定因素的影响，文中设计了两种不同的控制策略来应对这些问题。 第一种方法是通过不考虑这些不确定因素的情况下初步构建一个简单的控制规则，并进一步推导出等效的迭代滑模控制器。这种方案的优点在于其参数较少且算法处理相对简便。 第二种方法则引入径向基函数（RBF）神经网络技术，用于逼近系统中的不确定性部分；同时采用自适应控制策略来估计未知外界干扰的影响范围。该方法可以有效应对模型不确定性和海况扰动等因素对控制系统性能的负面影响。