Advertisement

【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

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：MP4

简介：
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

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 【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
    优质
    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
     
  • 神经模糊预测控制的MATLAB实现及源码_模糊预测控制_神经模糊_神经预测控制
    优质
    本项目旨在探讨神经模糊预测控制在MATLAB中的实现方法，并提供相关源代码。内容涵盖模糊预测控制、神经模糊系统与神经预测控制技术，为研究和学习提供了实用资源。 这是一个很好的神经模糊预测控制程序，介绍得很详细。
     
  • 毕业设计：利用Matlab实现模型预测控制(MPC)
    优质
    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。
     
  • 模型预测控制(MPC)
    优质
    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。
     
  • 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MATLAB的模型预测控制(MPC)实现.zip
    优质
    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。
     
  • 无人机轨迹跟踪的MPC模型预测控制【附带Matlab源码 3958期】.zip
    优质
    本资源提供了一种基于模型预测控制（MPC）的无人机轨迹跟踪算法，并包含详细的Matlab实现代码，适用于研究和学习。 模型预测控制（MPC）无人机轨迹跟踪技术是一种高级的控制策略，在自动化、航空航天及机器人领域有着广泛的应用。MPC基于动态模型进行优化，并能通过预测系统未来行为来制定当前的最佳控制决策，因此非常适合用于复杂系统的精确控制。 在本项目中，我们将深入探讨MPC的基本原理及其在无人机中的应用。具体来说，MPC的核心在于它采用有限时间步长的系统模型并通过优化算法最小化性能指标（如误差或能量消耗），从而确保良好的鲁棒性和灵活性。对于无人机轨迹跟踪而言，主要任务是保证其能够精确地按照预设三维路径飞行。 这需要解决两个关键问题：一是将目标路径转化为平滑且可飞行曲线的规划；二是基于实时位置和速度调整推力及姿态角以减小误差的控制策略。Matlab提供了一个强大的平台用于MPC的设计与仿真，项目中提供的源码可能涵盖以下内容： 1. **无人机动力学模型**：构建包含六自由度（包括位移、速度、姿态和角速率）的动力学模型。 2. **预测模型**：根据动力学模型建立未来N步的预测，并评估在不同控制输入下的状态变化。 3. **优化问题定义**：设定性能指标，如跟踪误差最小化及推力范围与角度限制等约束条件。 4. **在线优化算法**：采用线性二次调节器（LQR）或二次规划（QP）方法求解预测期内的最优控制序列。 5. **采样和反馈机制**：将计算出的最佳控制输入应用到无人机，并根据实际运行情况调整模型预测。 通过Matlab内置的`mpc`工具箱或者自定义算法实现MPC控制器，可以进一步验证其效果并可视化轨迹跟踪性能。本项目为学习者提供了宝贵的机会去掌握如何在无人机控制系统中运用MPC技术，不仅加深对控制理论的理解，还能提升编程与系统集成能力。
     
  • 模型预测控制详解.zip_模型预测控制_预测_预测控制_预测控制模型_预测控制课程
    优质
    本资料深入讲解模型预测控制（MPC）原理与应用，涵盖预测控制理论、算法实现及工程案例分析。适合科研人员和工程师学习参考。 这是一份讲解非常详细的模型预测控制入门教程。
     
  • 【无人机操控】利用MATLAB的自适应模型预测控制(AMPC)实现四旋翼无人机的高速控制【附带Matlab源码 4847期】.mp4
    优质
    本视频教程深入讲解了如何使用MATLAB开发自适应模型预测控制系统，以实现四旋翼无人机的高效、精准操控。附赠实用代码，助您快速掌握关键技术。 Matlab研究室上传的视频配有完整代码并已亲测可运行，适合初学者使用。 1. 代码压缩包内容包括： - 主函数：main.m； - 其他调用函数（无需单独运行）； - 运行结果效果图展示； 2. 使用Matlab版本为2019b。如果遇到问题，请根据提示进行修改，或通过私信联系博主寻求帮助。 3. 代码的运行步骤如下： 步骤一：将所有文件放置在当前工作目录中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行按钮等待程序执行完毕以获取结果； 4. 如果需要进一步的服务，例如完整的博客或资源代码提供、期刊论文复现、Matlab程序定制或是科研合作，请通过私信联系博主。