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基于CasADi和IPOPT的非线性模型预测控制Matlab代码.zip

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简介：
本资源提供了一套基于CasADi和IPOPT工具包实现非线性模型预测控制的MATLAB代码。适用于学术研究与工程应用，涵盖系统建模、优化求解等内容。 1. 版本：MATLAB 2014a、2019a 和 2021a 2. 提供案例数据，可以直接运行 MATLAB 程序。 3. 代码特点包括参数化编程，易于调整参数值；编程思路清晰，并配有详细的注释说明。 4. 面向对象：适用于计算机科学、电子信息工程和数学等专业的大学生进行课程设计、期末作业及毕业设计。

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  • 基于CasADi和IPOPT的非线性模型预测控制Matlab代码.zip
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    本资源提供了一套基于CasADi和IPOPT工具包实现非线性模型预测控制的MATLAB代码。适用于学术研究与工程应用，涵盖系统建模、优化求解等内容。 1. 版本：MATLAB 2014a、2019a 和 2021a 2. 提供案例数据，可以直接运行 MATLAB 程序。 3. 代码特点包括参数化编程，易于调整参数值；编程思路清晰，并配有详细的注释说明。 4. 面向对象：适用于计算机科学、电子信息工程和数学等专业的大学生进行课程设计、期末作业及毕业设计。
     
  • MATLAB中的非线性模型预测控制参考代码
    优质
    本资源提供了一套基于MATLAB实现的非线性模型预测控制算法的参考代码，适用于学术研究与工程应用。 在硕士期间，我完成了一些关于非线性模型预测控制的代码，并希望与大家分享这些成果。这些代码具有很高的参考价值，特别是对于从事相关领域研究的人来说不容错过。尽管这只是MATLAB仿真实验的结果，并未进行实际应用开发，但对于撰写论文来说已经足够了。
     
  • 非线性模型的预测控制
    优质
    非线性模型的预测控制是一种先进的控制策略，适用于处理复杂的工业过程。它通过构建系统的动态模型，并基于该模型对未来进行预测，以优化当前的操作决策。这种方法能够有效地应对多变量、强耦合以及存在约束条件的问题，在化工、制药和制造业中有着广泛的应用前景。 经典的MPC程序能够求解非线性问题，并且适合新手使用。
     
  • 非线性系统的模型预测控制.zip
    优质
    本资料深入探讨了非线性系统中的模型预测控制理论与应用，涵盖算法设计、稳定性分析及工程实践案例。适合科研人员和工程师参考学习。 这段文字描述的是非线性模型预测控制的m文件资源，这些文件有助于理解非线性模型预测控制的概念和技术细节。
     
  • 关于非线性模型预测控制的PPT
    优质
    本PPT探讨了非线性模型预测控制的基本原理及其在工业过程中的应用，涵盖理论分析、算法设计与实践案例。 非线性模型预测控制对应的PPT包括2017年出版的《Nonlinear Model Predictive Control》一书的内容。
     
  • 非线性模型预测控制程序（nmpc.m）
    优质
    nmpc.m 是一个用于实现非线性模型预测控制算法的MATLAB程序。该程序适用于复杂工业过程的优化与控制，能够处理多输入多输出系统，并具有鲁棒性和灵活性。 对于初学者来说，一个非线性模型预测控制程序的入门资料非常值得下载参考。
     
  • 基于Hammerstein-Wiener模型的非线性预测控制仿真研究
    优质
    本研究运用Hammerstein-Wiener模型进行非线性系统的预测控制仿真分析，旨在探索该模型在复杂系统控制中的应用效果与优化策略。 本段落在概述线性预测控制算法的基础上，针对非线性系统的结构和特点，研究了几种适用于非线性预测控制的滚动优化方法，并进行了仿真研究。
     
  • Matlab中的ParNMPC：用于非线性模型预测控制的并行优化算法代码
    优质
    ParNMPC是基于MATLAB开发的一款针对非线性模型预测控制的高效并行优化算法工具箱。它通过并行计算技术，显著提升了复杂控制系统设计与仿真效率。 ParNMPC版本1903-11903-1是用于非线性模型预测控制（NMPC）的MATLAB实时优化工具包的新功能改进版。此版本包括原始对偶内点法的改进、用户界面的优化以及更好的性能和线搜索算法介绍。 ParNMPC旨在为用户提供一个简便易用的环境，以定义并解决复杂的非线性模型预测控制问题，并自动生成单核或多核CPU所需的C/C++代码。即使在单一核心条件下，该工具包也能提供极高的计算效率（通常计算时间在微秒范围内）。启用多核并行处理时，可以进一步提高加速比。 ParNMPC的显著特点包括： - 强调符号问题表示 - 自动化生成高性能C/C++代码，并支持OpenMP进行自动并行化 - 快速收敛速度（达到超线性） - 高度可并行化的特性，在最多使用N个核心的情况下，其中N为离散步骤的数量 - 达到高加速比 为了安装和配置ParNMPC，您需要： - MATLAB 2016a或更高版本 - MATLAB编码器、优化工具箱以及符号数学工具箱 - MATLAB并行计算工具箱 - Simulink编码器
     
  • 非线性模型预测控制的算法程序
    优质
    简介：本项目专注于开发和实现非线性模型预测控制算法，旨在提高复杂工业过程中的自动化与优化水平。通过先进的数学建模技术，对系统进行实时预测与调整，确保生产效率与产品质量的最大化。 非线性模型预测控制（NMPC）算法的MATLAB程序用于求解由目标函数及过程模型定义的NMPC问题，并寻找闭环最优控制方案。