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ImplicitGPC.rar_隐式广义预测控制_diophantine_predictive_direct_预测控制

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简介：
该资源包包含隐式广义预测控制的相关材料，重点探讨了Diophantine方程在直接预测控制中的应用，适用于深入研究预测控制理论与实践的学者和工程师。 隐式广义预测自校正控制器程序基于Clarke广义预测控制的最优控制率，直接辨识控制律中的G矩阵，无需求解Diophantine方程。该程序包含两个最小相位系统的控制例程以及一个非最小相位系统控制例程。

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  • ImplicitGPC.rar_隐式广义预测控制_diophantine_predictive_direct_预测控制
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    该资源包包含隐式广义预测控制的相关材料，重点探讨了Diophantine方程在直接预测控制中的应用，适用于深入研究预测控制理论与实践的学者和工程师。 隐式广义预测自校正控制器程序基于Clarke广义预测控制的最优控制率，直接辨识控制律中的G矩阵，无需求解Diophantine方程。该程序包含两个最小相位系统的控制例程以及一个非最小相位系统控制例程。
     
  • GPC在线控制_GPC控制_广义预测控制_广义预测_gpc
    优质
    简介：GPC（Generalized Predictive Control）是一种先进的工业过程控制系统，通过预测未来行为来优化当前操作。广泛应用于自动化领域以提升系统稳定性与效率。 广义隐式预测控制的MATLAB实现方法探讨了如何在MATLAB环境中应用该控制策略，并提供了相应的技术细节和实践指导。这种方法适用于需要精确控制系统行为的研究者和技术开发人员，能够帮助他们有效地模拟与分析复杂系统的行为模式。
     
  • GPC11_广义预测控制代码详解_广义预测控制与模型预测控制_GPC
    优质
    本资源深入解析广义预测控制(GPC)算法及其与模型预测控制(MPC)的关系，提供详尽的GPC源代码解读。适合自动化及工业控制领域的学习者和研究者。 广义预测控制（GPC）编程主要用于对离散系统的模型进行仿真。
     
  • 隐式广义预测的自适应控制方法
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    简介：本文提出一种基于隐式广义预测的自适应控制策略，通过实时调整参数优化系统性能，适用于复杂动态环境中的精确控制系统设计。 本程序采用广义预测的隐式算法，无需辨识对象模型参数，而是直接根据输入/输出数据求取最优控制律中的参数。这样避免了在线计算吐蕃图方程所需的大量中间运算，减少了计算工作量并节省了时间。
     
  • 基于Matlab的隐式广义预测控制程序
    优质
    本程序利用MATLAB实现隐式广义预测控制算法，适用于复杂系统的模型预测与优化控制设计，提供高效、稳定的控制策略。 隐式广义预测控制的MATLAB程序可以实现仿真，并且能够在高扭矩情况下调整内部参数以达到所需状态。部分代码已经添加了注释，便于阅读理解。
     
  • 广义预测性控制
    优质
    广义预测性控制是一种先进的过程控制系统设计方法，它通过优化未来一段时间内的性能指标来调整系统输入，适用于复杂工业环境中的精确控制。 单输入-单输出及多输入-多输出的GPC隐式预测控制可以运行。
     
  • 广义预测控制方法
    优质
    广义预测控制是一种先进的过程控制系统设计技术，适用于工业自动化领域，通过优化未来若干采样周期内的性能指标来改善系统响应。 关于广义预测控制的学习资料非常不错，适合新手学习，并包含详细的程序内容。
     
  • 广义预测控制编程
    优质
    《广义预测控制编程》一书聚焦于广义预测控制理论及其应用，详细介绍了该领域的最新进展与算法实现。 可以直接用于MATLAB中的S函数模块的程序。
     
  • multi-variable-GPC.zip_多变量GPC_广义预测控制_预测控制
    优质
    本资源为MATLAB实现的多变量广义预测控制（GPC）工具包，适用于复杂工业过程中的先进控制系统设计与仿真研究。 该代码教程详细描述了如何编写多变量广义预测控制及其算法的应用。
     
  • 广义预测控制课题.rar
    优质
    本资料包聚焦于广义预测控制领域，包含理论基础、算法设计及应用案例等内容，旨在为研究者和工程技术人员提供全面的学习与参考资源。 广义预测控制技术最初由Clarke及其合作者在1987年提出，它采用传统的参数模型（如CARIMA模型），这些模型的参数数量较少，在处理过程参数缓慢变化的系统时易于在线估计参数。由于引入了不相等的预测水平和控制水平，该方法具备预测模型、滚动优化及反馈校正三个基本特征，并展现出优良的控制性能，因此被认为是具有代表性的预测控制算法之一。基于MATLAB进行广义预测控制项目的研究中，采用GPC算法进行仿真并调整预测时域P与控制时域M的不同取值大小来进行性能分析。这些研究具有很高的参考价值。