Advertisement

MATLAB开发——多输入多输出系统的模型预测控制

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

简介：
本项目聚焦于使用MATLAB进行多输入多输出(MIMO)系统的研究与设计，重点探讨其在模型预测控制（MPC）中的应用。通过构建精确的数学模型和优化算法，旨在提高复杂工业过程的控制性能和稳定性。 在MATLAB开发环境中实现多输入多输出系统的模型预测控制，并采用二次规划方法进行模拟。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • MATLAB开发——多输入多输出系统的模型预测控制
    优质
    本项目聚焦于使用MATLAB进行多输入多输出(MIMO)系统的研究与设计，重点探讨其在模型预测控制（MPC）中的应用。通过构建精确的数学模型和优化算法，旨在提高复杂工业过程的控制性能和稳定性。 在MATLAB开发环境中实现多输入多输出系统的模型预测控制，并采用二次规划方法进行模拟。
     
  • BP_bp多输入_MATLAB神经网络_多输出预测_多输入多输出模型
    优质
    本项目采用MATLAB开发BP神经网络模型，用于实现复杂系统中的多输入多输出预测。通过优化算法提高模型精度和泛化能力，适用于各类时间序列分析与预测任务。 传统神经网络训练模型可以用于实现多输入多输出的预测功能。
     
  • 基于SVM的多输入多输出预测模型
    优质
    本研究构建了基于支持向量机（SVM）的多输入多输出预测模型，旨在提升复杂系统中的数据预测精度与效率。 1. SVM支持多输入多输出 2. 突破了传统多输入单输出的模式
     
  • DMC.zip_DMC多输入多输出_MIMO DMC GPC_预测控制_预测
    优质
    本研究探讨了MIMO DMC GPC预测控制技术在处理复杂工业系统中的应用，特别关注于改进多输入多输出系统的性能和稳定性。通过结合模型预测控制(MPC)与广义预测控制(GPC)，该方法旨在优化未来操作策略，提高生产效率及响应动态变化的能力。 单入单出及多入多出预测控制算法已成功实现并经过验证有效，欢迎交流探讨。
     
  • MPC控制_MPC的输入输出_SIMULINK多模型预测控制_MPC_MISO_zip文件
    优质
    本资源提供基于SIMULINK的MPC（多变量预测控制）模型设计方法，专注于处理MIMO及MISO系统，并包含用于仿真的ZIP格式文件集合。 多输入单输出（MISO）的模型预测控制(MPC)在MATLAB和Simulink中的仿真研究。
     
  • 基于模型预测控制的多输入多输出(MIMO)系统：利用二次规划进行MIMO系统的仿真-MATLAB开发
    优质
    本项目运用MATLAB平台，探索了在多输入多输出（MIMO）控制系统中应用模型预测控制技术，并采用二次规划方法进行系统仿真和优化。通过该研究，旨在提高复杂工业过程的自动化管理水平与效率。 这些脚本用于设置并模拟通用多输入多输出 (MIMO) 控制系统的模型预测控制。当线性化状态空间模型或传递函数作为函数的输入时，可以执行上述操作。然而，在实际应用中工厂模型通常是非线性的。 二次规划被用来使系统在规定的时间范围内达到设定点的目标值。文件的具体描述如下： - `run_MPC.m`：设置并运行模拟的主要脚本。 - `MPC_simulation.m`：遍历时间并在每次迭代过程中确定当前时刻的输入变量。 - `MPC_calculation`: MPC控制器通过基于对象线性化模型查看前向的时间范围来解决二次问题。 - `MPC_plant.m`：在工厂中实现当前时间的输入矢量。通常，实际的对象模型可以是非线性的。 此外，还有一个名为`Addnoise.m`的功能函数公式和原始代码由瑞典KTH大学的Elling W. Jacobsen编写，用于向主信号（即工厂输出）添加噪声，基于信号的数量级以及指定的噪声百分比或标准值。
     
  • Matlab中加热炉的非线性模型预测控制及多输入多输出Simulink建模
    优质
    本研究基于Matlab环境，探讨了加热炉系统的非线性模型预测控制策略，并实现了一个多输入多输出系统的Simulink仿真模型。 Matlab在加热炉非线性模型预测控制中的多输入多输出Simulink建模方法研究
     
  • 基于LSTM的多输入单输出预测模型
    优质
    本研究提出一种基于LSTM(Long Short-Term Memory)神经网络的多输入单输出预测模型，旨在提升复杂数据序列的预测精度与效率。 LSTM（长短期记忆网络）是一种多输入单输出预测的深度学习模型，其目的是处理多个时间序列输入并预测单一的输出结果。作为一种特殊的RNN（循环神经网络），LSTM能够有效捕捉长时间依赖关系，特别适用于时间序列数据。在多输入单输出设置中，模型接受多个时间序列数据作为输入，并通过独立的LSTM层分别学习每个输入序列中的时间依赖特征。之后，这些经过处理的时间序列信息会通过某种方式（如拼接）整合在一起，并最终由全连接层生成单一预测值。 这种类型的LSTM模型广泛应用于金融预测、气象预报和销售预测等领域，在涉及多个数据源的情况下尤其有效。
     
  • 基于LSTM的多输入多输出时间序列预测模型
    优质
    本研究提出了一种创新的时间序列预测方法，采用长短期记忆网络（LSTM），能够处理多输入和多输出数据，显著提升了预测精度与灵活性。 LSTM多输入输出预测涉及一系列资源，包括基于CSV和Excel文本的数据处理与分析。相关工作可以利用这些格式的文件来训练模型并进行预测任务。
     
  • 基于MATLAB的双输入双输出系统模型预测控制(DMC)实现
    优质
    本研究运用MATLAB开发了针对双输入双输出系统的模型预测控制（DMC）算法，并验证其有效性和精确性。 对于双输入双输出系统的模型预测控制（DMC）的MATLAB实现可以直接运行并得出结论，这为学习DMC提供了很好的资源。