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基于增量式的速度跟踪，MPC及Simulink模型设计

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简介：
本研究探讨了一种采用增量式速度跟踪方法，并结合模型预测控制(MPC)技术，在Simulink平台上的应用与建模设计。通过该方法优化了系统的响应性能和稳定性。 MPC（模型预测控制）是一种先进的过程控制系统，它能够根据预设的数学模型来优化未来的操作行为。速度跟随是其应用的一个方面，在这个过程中，系统会通过调整输入变量以使输出响应尽可能快地跟踪给定的目标值或参考信号。这种方法在工业自动化、机器人技术以及交通管理系统中都有广泛的应用。 重写后的内容不包含任何联系方式和网址，并且保留了原文的核心信息与意图不变。

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  • 基于增量式的速度跟踪，MPC及Simulink模型设计
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    本研究探讨了一种采用增量式速度跟踪方法，并结合模型预测控制(MPC)技术，在Simulink平台上的应用与建模设计。通过该方法优化了系统的响应性能和稳定性。 MPC（模型预测控制）是一种先进的过程控制系统，它能够根据预设的数学模型来优化未来的操作行为。速度跟随是其应用的一个方面，在这个过程中，系统会通过调整输入变量以使输出响应尽可能快地跟踪给定的目标值或参考信号。这种方法在工业自动化、机器人技术以及交通管理系统中都有广泛的应用。 重写后的内容不包含任何联系方式和网址，并且保留了原文的核心信息与意图不变。
     
  • 基于MATLAB Simulink 2021a的MPC模型预测控制(路径跟踪)仿真分析
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    本研究采用MATLAB Simulink 2021a进行MPC（模型预测控制）在车辆路径跟踪中的仿真分析，优化了路径跟随性能。 基于Matlab Simulink 2021a的MPC模型预测控制（路径跟踪）仿真研究主要围绕利用模块化建模方法搭建适用于驾驶场景模拟及实时数据分析的系统展开。该系统包括MPC模型预测控制模块、参考线模块、数据更新模块和动态车辆动力学模块，每个部分的数据都可以在Simulink中进行实时查看。 本项目不仅提供了基于Matlab Simulink 2021a的源代码文件，还附带有详细的建模说明文档及相关参考资料。它特别适合于提前给定道路线驾驶工况场景的应用，并采用MPC模型预测控制技术实现路径跟踪功能。
     
  • 基于Simulink的电流跟踪型PWM
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    本研究利用MATLAB中的Simulink工具，设计并仿真了一种高效的电流跟踪型脉宽调制(PWM)控制系统，旨在优化电力电子设备中电流控制性能。 电流控制跟踪控制的PWM逆变器由普通的PWM逆变器和电流滞环控制器组成。其基本工作原理是通过比较给定的三相正弦信号与输出的实际电流信号，得到差值来控制功率器件的通断状态。
     
  • 增量式PID的数字Simulink模型
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    本研究构建了一种基于Simulink平台的增量式PID控制器数字模型，用于优化控制系统中的响应速度与稳定性。通过仿真分析验证了该模型的有效性及优越性能。 数字增量式PID Simulink模型是一种在Simulink环境中实现的控制算法模型，适用于需要精确控制的应用场景。该模型基于PID（比例-积分-微分）控制器原理，采用增量式的计算方式来优化系统的响应特性。通过调整PID参数，可以有效改善系统的动态性能和稳定性。
     
  • 基于TensorFlow的视频目标跟踪深度学习模型设计
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    本项目采用TensorFlow框架，致力于开发先进的深度学习模型以实现高效的视频目标跟踪技术。通过创新算法优化，提高模型在复杂场景下的适应性和准确性。 深度学习的发展面临训练模型复杂及数据集庞大的挑战。本段落利用Google最新开源的TensorFlow软件平台构建了专门用于视频目标跟踪的深度学习模型。文中概述了深度学习的基本原理以及TensorFlow的独特特性，并详细阐述了基于该平台设计的深度学习模型框架结构，同时使用VOT2015标准数据集中提供的数据进行了相应的实验验证。 通过实证研究证明，所提出的模型不仅具备高效的计算性能和准确的目标识别精度，还能够灵活调整网络架构以迅速定位最优化配置。这使得它在完成视频目标跟踪任务时表现出色。
     
  • Simulink中的MPC汽车轨迹追踪模型
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    本项目介绍在Simulink环境中应用模型预测控制（MPC）技术实现汽车精准轨迹跟踪的方法，通过仿真验证算法的有效性。 关于自动驾驶相关的MPC仿真算法，我设计了一份详细的资料。
     
  • 基于MPC的平行泊车系统路径跟踪控制_SIMULINK模型
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    本研究探讨了利用模型预测控制（MPC）技术实现车辆自动平行停车过程中的路径跟踪控制，并构建了SIMULINK仿真模型以验证算法的有效性。 压缩包内有4个文件，请将所有文件放置在同一目录下，并尽量避免使用含有中文的路径。这些文件需要在MATLAB 2018b或更高版本中打开，低于该版本可能无法正常读取。解压后直接用Simulink打开.slx文件即可开始运行程序。plot_1包含停车位尺寸和道路边界信息，在执行simulink文件前建议先通过Matlab运行plot_1，并保持绘图窗口不关闭状态以便在运行仿真时能够直观观察车辆的运动情况；而plot_2主要是绘制图形的相关代码，具体细节可以参考我之前发表的文章《平行泊车系统路径跟踪控制（2）》。
     
  • 四轮转向汽车模型的MPC路径跟踪Simulink-Simscape仿真，无需Carsim，基于车辆动力学模型
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    本项目介绍了一种四轮转向汽车模型的MPC路径跟踪Simulink-Simscape仿真方法，利用车辆动力学模型实现精确控制，无需依赖Carsim软件。 四轮转向汽车模型预测控制（MPC）路径跟踪采用Simulink-Simscape仿真，无需使用Carsim。基于车辆动力学模型设计的MPC包含纵向PID控制，并支持在平坦路面、颠簸路面以及外形变化下的应用。该系统利用魔术公式轮胎模型进行建模和分析。需要说明的是，本项目要求MATLAB版本为2022a及以上版本。