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基于Matlab的模型预测控制系统的设计与实现

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简介：
本项目基于Matlab平台设计并实现了模型预测控制(MPC)系统，旨在优化工业过程中的控制系统性能。通过仿真验证了系统的有效性和稳定性。 经典的预测控制软件非常适合初学者使用，其中包含了许多详细的MATLAB案例供学习参考。

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  • 基于Matlab的模型预测控制系统的设计与实现
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    本项目基于Matlab平台设计并实现了模型预测控制(MPC)系统，旨在优化工业过程中的控制系统性能。通过仿真验证了系统的有效性和稳定性。 经典的预测控制软件非常适合初学者使用，其中包含了许多详细的MATLAB案例供学习参考。
     
  • 基于MATLAB的模型预测控制(MPC)实现.zip
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    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。
     
  • 基于MATLAB的双输入双输出系统模型预测控制(DMC)实现
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    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。
     
  • 基于Matlab的模型预测控制(AMPC)
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    本研究提出了基于MATLAB的先进模型预测控制（AMPC）算法，通过优化控制策略提高系统的响应速度与稳定性。 Matlab模型预测控制（Model Predictive Control, 简称MPC）是一种先进的控制策略，在处理多变量、非线性以及具有约束条件的控制系统中表现出色。AMPC（Adaptive Model Predictive Control）是MPC的一种变体，它引入了自适应机制，能够自动调整模型参数以应对系统动态特性的变化。 本段落主要探讨如何在Matlab环境下实现AMPC算法。作为工程领域常用的计算和仿真工具，Matlab提供了Simulink模块来构建复杂的控制系统模型，并且其图形化环境非常适合此类任务的执行需求。 文件`mpc_dc1.slx`看起来是一个包含基于MPC的直流电机控制设计的Simulink模型文件。在MPC中，控制器会预测未来一段时间内系统的输出，然后优化输入以最小化性能指标，例如误差或能耗；对于直流电机而言，则可能涉及保持速度恒定或者精确跟踪设定值。 接下来是`mpc_gen.m`脚本，这可能是用于生成MPC控制器的MATLAB代码。该脚本包含了系统模型定义、预测模型构建、优化问题设置以及控制器更新规则等内容，在AMPC中还需要处理自适应机制来增强控制性能。 文件`ampc_dc1.slx`与`mpc_dc1.slx`相似，但可能增加了实现自适应算法的功能以使控制器能够应对电机参数的变化。通常情况下，这涉及到使用诸如最小二乘法或扩展卡尔曼滤波器等在线估计方法更新模型参数的步骤。 而文件`ss_gen.m`可能是生成状态空间模型的脚本，在控制系统中这种数学工具描述了系统动态行为，并包含了关于系统状态、输入和输出之间关系的信息。该脚本可能用于从物理方程或实验数据中创建电机的状态空间表示，为MPC提供基础支持。 这些文件共同构成了一个AMPC直流电机控制系统的完整框架，涵盖了建模、控制器设计、自适应算法以及仿真模型等方面的内容。通过使用Matlab和Simulink工具包，用户可以方便地调试并优化该系统以应对实际应用中的各种挑战。在实践中，理解MPC的基本原理，并掌握如何构建预测模型、设置性能目标及约束条件以及实现自适应机制对于提升控制效果至关重要。
     
  • 双质量弹簧系统中的MPC设计：基于模型预测控制的实际应用与设计-MATLAB实现（第三章）
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    本章聚焦于使用MATLAB进行双质量弹簧系统的模型预测控制(MPC)设计，详细探讨了其实际应用和具体实施步骤。 这些是 Elsevier 出版的《模型预测控制的实用设计与应用》（电子书 ISBN：9780128139196，平装书 ISBN：9780128139189）中第 3 章的内容。为了练习系统识别和 MPC 设计过程，在本章的第 3.4 节介绍了著名的双质量弹簧装置模型。在第 3.5 节，我们对引入的工作场所进行了系统识别，并使用开发出的模型引导读者逐步完成设计 MPC 控制器的过程（第 3.6 节）。接着，在第 3.7 节中，我们将控制器与双质量弹簧模型结合进行闭环仿真以评估控制器性能。最后通过一个应用问题总结本章内容，帮助加强学习理解。
     
  • 基于显式模型预测控制的PMSM驱动系统设计
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    本研究聚焦于开发一种基于显式模型预测控制（EMPC）的永磁同步电机（PMSM）驱动系统。通过优化算法实现高效能与高精度控制，适用于工业自动化领域中对动态响应和能源效率有严格要求的应用场景。 永磁同步电动机（PMSM）的电流矢量控制性能会受到交叉耦合、施加延迟及参数失配等因素的影响。为解决这些问题，本段落提出了一种基于模型预测控制算法的电流控制策略。该策略利用了MPC的预测状态来减少输出延时对去耦效果的影响，并通过结合多变量系统和系统约束的优势，有效应对实际操作中的电流与电压限制问题，确保良好的电流跟踪性能。 由于在线MPC计算量较大，在运动控制系统中难以满足实时性要求，因此本段落采用了显式模型预测控制（EMPC）。该方法在离线阶段利用多参数二次规划(mp-QP)解决优化问题，并且在实际运行过程中只需根据当前状态查询表即可得到仿射形式的最优控制律。仿真结果显示，此方法能够很好地满足系统约束条件并具备良好的动态、静态性能及抗干扰能力。
     
  • 毕业设计：利用Matlab实现模型预测控制(MPC)
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    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。
     
  • 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。
     
  • 基于多模型的MIMO系统预测控制.pdf
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    本文探讨了在复杂通信环境中，采用多种模型融合的方法以提高MIMO系统的预测控制性能。通过综合不同模型的优势，实现了更精确的数据传输和更高的系统稳定性。 MIMO系统与多模型预测控制的研究结合了多个输入和输出的复杂控制系统，并通过采用多种数学模型来提高系统的鲁棒性和性能。这种方法能够更好地适应不同工况下的动态变化，提供更为精确的控制策略。
     
  • 模型预测控制算法的实现及实例分析（基于MATLAB）
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    本文章详细探讨了模型预测控制算法的理论基础及其在实际问题中的应用，并通过MATLAB进行了具体实现和案例分析。 模型预测算法通过传递函数对象进行实现，并展示了相应的程序代码及仿真曲线。