Linux版本的MPC预测控制C++类库

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简介：
简介：这是一个专为Linux环境设计的开源C++类库，用于实现先进的MPC（模型预测控制）算法，适用于工业自动化和科研领域。我用C++实现了模型预测控制的算法，并应用于拖动轮车型。首先对Luca Di Gaspero编写的quadprog++库进行了修改，去除了等式约束并增加了矩阵叉乘、求逆、幂运算、块操作以及克罗内克乘积等功能。接着根据北京理工大学出版的一本关于模型预测控制的书籍中的Matlab代码进行转换，并编写了相应的C++代码。经过测试，计算结果与原Matlab程序的结果一致。该实现是从一个具体项目中提取出来的，因此部分结构体定义未在文中展示，但核心思想已经包含其中。如果有任何问题可以私下交流。

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Linux版本的MPC预测控制C++类库

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简介：这是一个专为Linux环境设计的开源C++类库，用于实现先进的MPC（模型预测控制）算法，适用于工业自动化和科研领域。我用C++实现了模型预测控制的算法，并应用于拖动轮车型。首先对Luca Di Gaspero编写的quadprog++库进行了修改，去除了等式约束并增加了矩阵叉乘、求逆、幂运算、块操作以及克罗内克乘积等功能。接着根据北京理工大学出版的一本关于模型预测控制的书籍中的Matlab代码进行转换，并编写了相应的C++代码。经过测试，计算结果与原Matlab程序的结果一致。该实现是从一个具体项目中提取出来的，因此部分结构体定义未在文中展示，但核心思想已经包含其中。如果有任何问题可以私下交流。

基于Matlab的离散控制代码-Python预测控制库（如MPC、E-MPC）

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本项目运用Matlab编写离散控制系统代码，并结合Python中的MPC和E-MPC等预测控制库进行仿真与分析，为工程师提供便捷高效的控制策略开发工具。离散控制的Matlab代码在Python中的预测控制软件包适用于Python 2.7版本，并实现了预测控制技术。目前该软件包仅支持单输入单输出（SISO）及多输入多输出（MIMO）系统的模型预测控制（MPC），尽管已添加了用于经济型MPC的类，但尚未经过测试。安装依赖关系：可以通过PyPI直接安装此软件包：`pip install predictivecontrol` 或者克隆存储库并在本地进行安装：`pip-e` 使用方法：只需导入所需的控制器类，并用有效的状态空间模型矩阵（即A、B和C）实例化它即可。可选参数包括采样时间（T）、预测范围（Np）以及控制范围（Nc），致动极限（umin，umax，dumin，dumax），及是否应离散化所提供的状态空间模型。您还可以为控制系统设置预测范围和控制范围、致动限制、参考值与输出权重。使用`run()`方法根据上一次感测或估计的状态更新控制器的输出。示例代码： ```python import numpy as np from predictivecontrol import MPC # 定义您的状态空间矩阵，例如A, B, ``` 注意：上述导入语句后缺少定义C矩阵及初始化MPC对象的具体内容。

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。

MPC预测控制算法

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MPC预测控制算法是一种先进的控制策略，通过预测未来行为来优化系统的性能，广泛应用于工业过程控制中。模型预测控制（MPC）算法用于帮助理解模型预测控制的概念和应用，希望能对您有所帮助。

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。

MPC.rar_MPC_多输入MPC控制_MPC预测控制_MPC预测

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本资源包提供有关多输入最小化预测控制（MPC）技术的信息与应用示例，深入探讨其在复杂系统中的预测控制作用。多变量预测控制在两输入两输出系统中的应用展示了输入与输出的关系。

MPC.zip_C++ MPC求解_模型预测控制的C++算法

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这段资料提供了使用C++编写的模型预测控制（MPC）算法源代码，适用于需要实现先进控制系统设计的研究和工程应用。一个用C++编写的MPC例子，矩阵运算采用的是Armadillo线性代数库。

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。

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。