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毕业设计：利用Matlab实现模型预测控制(MPC)

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简介：
本项目旨在通过MATLAB平台实现模型预测控制（MPC）算法的设计与应用，针对特定工业过程进行仿真研究和优化控制。 毕业设计：基于Matlab实现模型预测控制(MPC) 本资源中的源码已经过本地编译且可运行。下载后按照文档配置好环境即可使用。项目的难度适中，内容经过助教老师审定，能够满足学习与实际需求。如有疑问，可以随时联系博主获得解答。 请注意：以上描述的内容为通用说明，并未包含具体联系方式或网址链接信息。

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  • 毕业设计：利用Matlab实现模型预测控制(MPC)
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    本项目旨在通过MATLAB平台实现模型预测控制（MPC）算法的设计与应用，针对特定工业过程进行仿真研究和优化控制。 毕业设计：基于Matlab实现模型预测控制(MPC) 本资源中的源码已经过本地编译且可运行。下载后按照文档配置好环境即可使用。项目的难度适中，内容经过助教老师审定，能够满足学习与实际需求。如有疑问，可以随时联系博主获得解答。 请注意：以上描述的内容为通用说明，并未包含具体联系方式或网址链接信息。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 【模糊预测控制】利用MATLAB实现三车分布式模型预测控制(MPC)【附带MATLAB源码 6809期】.mp4
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    本视频详细讲解了如何使用MATLAB进行三车分布式的模糊预测控制（MPC）设计，并提供相关代码，适合深入学习和研究。 Matlab研究室上传的视频均附有对应的完整代码，并且这些代码均可运行、亲测有效，适合初学者使用。 1. 代码压缩包内容： - 主函数：main.m； - 调用函数：其他m文件；无需手动执行。 - 运行结果效果图。 2. 兼容的Matlab版本为2019b。如果在运行过程中出现错误，请根据提示进行修改，或者向博主求助以获得进一步的帮助。 3. 代码操作步骤： 步骤一：将所有文件放置到当前的工作目录中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行按钮直至程序执行完毕并得到结果。 4. 若有仿真咨询需求，可向博主寻求帮助或进一步讨论。 服务包括但不限于： - 提供博客、资源的完整代码支持 - 协助复现期刊或参考文献中的内容 - 根据客户需求定制Matlab程序 - 科研合作
     
  • 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。
     
  • 离散控制Matlab代码-Hierarchical-Building-Microgrid: 采用模型预测控制(MPC)实现微电网...
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    本项目利用MATLAB开发基于模型预测控制（MPC）的分层建筑微电网控制系统，旨在优化能源分配与管理。 本段落介绍了一种应用于分层建筑微电网的MATLAB代码，该代码基于两级分层模型预测控制（HMPC）设计，旨在管理包含锂离子电池、光伏太阳能板（PV）以及插电式电动汽车（PEV）在内的系统结构。 研究对象包括： - 一个实际数据驱动的光伏电缆装置（功率范围大约在0至1千瓦之间） - 建筑物的日用电量，在0到0.8千瓦范围内 - 容量为68千瓦时，最大充放电速率为正负10千瓦时的锂离子电池组 - 一辆配备容量同样为68千瓦时、充电和放电速率分别为每小时2.5千瓦的插电式电动汽车 控制策略分为三级： - 第一层：日常市场预测（预报期Nh=48小时），建筑物每天向社区汇总员提交次日电力交易计划，更新周期Ts设为一天 - 第二层：盘中市场实时调控（预报期Nh=6小时），根据天气和用电量的即时变化，在最后一刻进行购电决策 通过无干扰与有干扰条件下的模拟视频演示，可以直观地了解HMPC的工作原理。
     
  • MPC控制器设计及应用，涵盖模型预测控制和线性时变模型预测控制（LTV MPC），包含理论讲解与实际操作演示，涉及MPC算法及LTV MPC...
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    本课程全面介绍MPC控制器的设计与应用，深入解析模型预测控制及其线性时变版本(LTV MPC)的原理，并通过实例展示具体操作方法。 本段落将详细介绍MPC控制器设计以及模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）的相关理论与应用实现，特别关注线性时变模型预测控制（Linear Time-Varying Model Predictive Control, LTV MPC）。文中还将提供具体的实例展示MPC算法和LTV MPC算法在直升机及四旋翼飞行器中的实际应用。此外，本段落还涵盖了关于模型预测控制的相关资料，并详细讲解了如何使用MATLAB中提供的mpcDesign工具箱进行模型预测控制的设计与实现。