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Adaptive MPC Design Using Simulink and Model Predictive Control...

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本教程介绍如何使用Simulink和Model Predictive Control工具箱设计自适应MPC控制器,适用于工业过程控制应用。 汽车自动驾驶 MPC(模型预测控制)实例文件详细附说明

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  • Adaptive MPC Design Using Simulink and Model Predictive Control...
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    本教程介绍如何使用Simulink和Model Predictive Control工具箱设计自适应MPC控制器,适用于工业过程控制应用。 汽车自动驾驶 MPC(模型预测控制)实例文件详细附说明
  • Design and Implementation of a Model Predictive Control System Using...
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    本研究设计并实现了一种基于模型预测控制(MPC)的技术系统,通过优化算法提高系统的响应性能与稳定性。采用先进的数学建模方法,针对特定应用场景进行了详细仿真和实验验证,展示了该控制系统在动态调节及多变量处理方面的优越性。 这本国外的优秀教材介绍了如何使用MATLAB实现模型预测控制,并通过简洁的方式阐述了相关概念,还提供了实例代码。
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    本论文设计并实现了一种基于模型预测控制(MPC)系统的应用方案,详细探讨了其算法原理、系统架构及实际案例分析。 模型预测控制(MPC)在控制工程领域有着悠久的历史,并且是少数几个持续吸引工业界和学术界研究人员兴趣的领域之一。
  • Design and Implementation of a Model Predictive Control System Using...
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    本研究设计并实现了一种基于模型预测控制(MPC)的控制系统。通过优化算法,该系统能够有效应对多变量约束问题,并在多个仿真场景中验证了其稳定性和优越性。 该书于2008年由Springer出版,内容基于MATLAB实现的模型预测控制,并通过实际工程例子来展示MATLAB编程的应用。
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    本论文设计并实现了一种基于模型预测控制(MPC)的控制系统。通过理论分析和实验验证了该系统的有效性和稳定性,为工业自动化提供了新的解决方案。 本书《Model Predictive Control System Design and Implementation Using MATLAB 2009》详细介绍了模型预测控制(MPC)的系统设计与实现方法,并使用MATLAB 2009作为主要工具进行阐述。书中不仅深入探讨了MPC的核心概念,还涵盖了诸如控制、MATLAB和MPC等关键词及相关高级控制技术主题。 作为一种先进的控制系统策略,MPC通过在每个时间步长解决一个在线优化问题来预测未来一段时间内的系统行为,并据此计算出当前最优的控制动作。这种方法特别适合处理多变量且受约束的问题,在工业过程控制、航天器导航及车辆动力学等领域得到了广泛应用。 模型精度是影响MPC性能的关键因素之一,因此本书深入探讨了如何建立和验证系统的动态特性模型——这些模型可以是线性的也可以是非线性的。此外,书中还强调了处理系统运行限制的重要性,以确保实现既安全又高效的控制策略。 MATLAB因其强大的数学计算能力和丰富的控制系统工具箱而成为MPC设计的首选平台之一。本书详细介绍了如何利用Model Predictive Control Toolbox等资源来简化控制器的设计过程,并提供了有关选择和配置关键参数(如预测时域、控制时域及权重系数)的具体指导,还涵盖了仿真环境搭建以及在实际硬件上部署控制器的方法。 除了基础理论外,书中可能还会探讨与MPC相关的高级主题,例如鲁棒控制、自适应控制、最优控制和非线性控制等。这些内容对于理解和解决复杂工业环境中出现的问题至关重要,并且代表了当前研究领域的前沿方向。 此外,《Model Predictive Control System Design and Implementation Using MATLAB 2009》还可能包含多个案例分析,以展示MPC在实际应用中的效果及其工作原理。通过这样的实例学习,读者可以更好地掌握如何将理论知识转化为实践操作能力,并能在各自的领域内有效利用MPC策略。 总的来说,《Model Predictive Control System Design and Implementation Using MATLAB 2009》为控制系统工程师和研究人员提供了一个全面的学习资源库,使他们能够深入了解并熟练应用模型预测控制技术。
  • Network-Based Neural Network Model Predictive Control (MPC)
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    简介:本研究提出了一种基于网络的神经网络模型预测控制(MPC)方法,结合了先进的机器学习技术与工业过程控制理论,以优化复杂系统中的动态行为和性能。通过在网络架构中嵌入神经网络,该方案能够更精确地建模非线性系统并实时调整控制策略,适用于远程监控与分布式控制系统等领域,为提高能效、稳定性和响应速度提供了新的可能性。 基于神经网络的模型预测控制(MPC)算法用于多智能体系统的控制。
  • Model-Free Adaptive Control: Theory and Applications
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    《Model-Free Adaptive Control: Theory and Applications》一书全面介绍了无模型自适应控制理论及其在各个领域的应用实践,为复杂系统的控制问题提供了创新解决方案。 by Hou, Zhongsheng Jin, Shangtai Introduction ...........................................................................................1 1. Model-Based Control ........................................................................ 1 1.1 Modeling and Identification ......................................................... 1 1.2 Model-Based Controller Design ...................................................3 2. Data-Driven Control .........................................................................5 2.1 Definition and Motivation of Data-Driven Control .....................6 2.2 Object of Data-Driven Control Methods..............................7 2.3 Necessity of Data-Driven Control Theory and Methods ....8 2.4 Brief Survey on Data-Driven Control Methods..................10 2.5 Summary of Data-Driven Control Methods.......................15 3. Preview of the Book.........................................................................16 Recursive Parameter Estimation for Discrete-Time Systems................ 19 2. Introduction ....................................................................................19 2. Parameter Estimation Algorithm for LinearlyParameterized Systems.............................................................20 2.1 Projection Algorithm..........................................................21 2.2 Least-Squares Algorithm ....................................................22 3. Parameter Estimation Algorithm for NonlinearlyParameterized Systems..............................................27 3.1 Projection Algorithm and Its Modified Formfor Nonlinearly Parameterized Systems...............................27 3.2 Least-Squares Algorithm and Its Modified Formfor Nonlinearly Parameterized Systems...............................32 4. Conclusions.................................................................................... 44 Dynamic Linearization Approach of Discrete-TimeNonlinear Systems..............................................45 1. Introduction ....................................................................................45 2. SISO Discrete-Time Nonlinear Systems ..........................................47 2.1 Compact Form Dynamic Linearization..............................47 2.2 Partial Form Dynamic Linearization..................................53 2.3 Full Form Dynamic Linearization......................................59 3. MIMO Discrete-Time Nonlinear Systems......................................64 3.1 Compact Form Dynamic Linearization.............................64 3.2 Partial Form Dynamic Linearization.................................66 3.3 Full Form Dynamic Linearization......................................69 4. Conclusions.....................................................................................71 Model-Free Adaptive Control of SISO Discrete-TimeNonlinear Systems...........................................75 1. Introduction ....................................................................................75 2. CFDL Data Model Based MFAC ................................................... 77 2.1 Control System Design...................................................... 77 2.2 Stability Analysis ................................................................80 2.3 Simulation Results..............................................................87 3. PFDL Data Model Based MFAC.....................................................93 3.1 Control System Design.......................................................93 3.2 Stability Analysis ................................................................96 3.3 Simulation Results............................................................104 4. FFDL Data Model Based MFAC...................................................108 4.1 Control System Design.....................................................108 4.2 Simulation Results............................................................113 5. Conclusions................................................................................... 118 Model-Free Adaptive Control of MIMO Discrete-TimeNonlinear Systems..............................................119 1. Introduction .................................................................................. 119 2. CFDL Data Model Based MFAC ..................................................120 2.1 Control System Design.....................................................120 2.2 Stability Analysis ..............................................................124 2.3 Simulation Results............................................................132
  • Nonlinear and Adaptive Control Design (Krstic and Kokotovic, 1995)
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    《非线性和自适应控制设计》(Krstić和Kokotović著,1995)一书深入探讨了复杂系统中的非线性及自适应控制理论与应用,为工程师和研究人员提供了宝贵的设计工具。 这本书是由 Krstic 在1995年出版的关于Back-stepping Control Method的经典著作,此资源为影印版,但不存在内容缺失的问题。
  • Adaptive Control Design and Analysis: A Tao Approach
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    本书《自适应控制设计与分析:一种道的方法》融合了东方哲学思想和现代控制理论,探讨如何采用灵活、动态的方式进行控制系统的设计与优化。 Tao Adaptive Control Design and Analysis 自适应控制器设计与分析