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预测函数控制示例及MATLAB代码-PFC_JY.m

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简介：
本资源提供预测函数控制（PFC）的示例及其在MATLAB中的实现代码。通过文件PFC_JY.m，用户可以深入理解PFC的工作原理，并应用于实际控制系统中。 本段落介绍了如何使用预测函数控制（PFC）进行过程控制，并以水箱液位控制为例进行了演示。提供了MATLAB源程序文件PFC_JY.m，希望能对大家有所帮助。

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  • 预测函数控制示例及MATLAB代码-PFC_JY.m
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    本资源提供预测函数控制（PFC）的示例及其在MATLAB中的实现代码。通过文件PFC_JY.m，用户可以深入理解PFC的工作原理，并应用于实际控制系统中。 本段落介绍了如何使用预测函数控制（PFC）进行过程控制，并以水箱液位控制为例进行了演示。提供了MATLAB源程序文件PFC_JY.m，希望能对大家有所帮助。
     
  • 预测函数控制的应用示例及MATLAB代码-以单容液位定值控制系统为例的预测函数控制算法研究.doc
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    本文档探讨了预测函数控制在单容水箱液位恒定控制系统中的应用，并提供了详细的MATLAB实现代码，为学习和实践该控制策略提供了一个具体的案例。 预测函数控制（PFC）是第三代基于模型的预测控制算法之一，它具备内部模型、参考轨迹以及误差修正三个基本特征。该方法通过结构化输入信号，并利用时间或频率域外推技术来校正模型偏差。 1. 预测函数控制的概念：作为一种先进的控制系统设计工具，PFC 在继承了MPC的优点的同时，特别强调对控制变量进行有组织的设定——即每一时刻的新加入的控制器输出可表示为若干已知基函数（例如阶跃、斜坡或指数等）的线性组合。 2. 基本原理：在预测函数控制系统中，新输入信号被视为多个预定义的基本模型之和。这些基本模型的选择依据是被控过程的本质以及对跟踪性能的要求。 3. 预测建模：为了进行未来状态的估计，PFC 使用对象的脉冲响应或阶跃响应作为其基础模型。这样的预测值包括由系统输入直接产生的自由输出部分与基于预设函数计算出的部分两方面组成。 4. 误差预测及校正机制：通过比较实际过程反应和预期模型之间的差异，并将其反馈到未来时间范围内的优化过程中，可以修正这些偏差并改进系统的性能表现。这一信息被用作前馈补偿的一部分，以提高跟踪精度或抑制扰动影响。 5. 最优计算策略：为了实现最优控制效果，在给定的预测周期内寻找最佳权重系数（μ1, μ2,..., μN），使得整个优化区间内的输出能够尽可能接近期望的目标轨迹。这一步骤是通过解决一个数学规划问题来完成，其目标是在未来的时间段里最小化误差。 6. MATLAB源程序：利用MATLAB软件可以实现PFC算法，并应用于诸如单容液位恒定控制等实际场景中，从而提升整个系统的稳定性和响应性。
     
  • PFC_set.rar_PFC控制_预测函数_跟踪控制_预测函数控制
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    本资源为PFC（预测函数控制）应用实例集合，内含基于预测函数的PFC控制策略与跟踪控制算法，适用于深入研究预测函数控制理论及实践。 预测函数控制能够跟踪设定的值，并且具有很好的控制效果。
     
  • MATLAB模型预测控制工具箱函数RAR_预测控制模型预测函数
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    本资源提供MATLAB模型预测控制工具箱中的关键函数RAR文件下载，涵盖建立、分析和实现预测控制模型所需的各种功能。 模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）是一种先进的控制系统策略，它通过使用系统模型来预估未来的过程行为，并基于这些预测结果制定优化的控制决策。MATLAB作为一个强大的数学计算及建模工具，提供了丰富的MPC工具箱，方便用户进行设计、仿真和实施工作。 一、基本概念 MPC的核心思想在于利用有限时间步长内的动态模型通过优化算法来确定一系列未来时刻的输入值，以达到最小化性能指标的目标。这种方法考虑了系统的响应特性和约束条件，从而提高了控制效果。 二、MATLAB中的MPC工具箱 该工具箱为完整的MPC设计流程提供了支持，包括创建系统模型、配置控制器参数、仿真和实时应用等环节。它包含多种用于构建、求解及管理MPC控制器的函数。 1. **模型建立**：用户可以使用离散或连续时间系统的各种数学描述方式（如传递函数、状态空间模型或零极点增益形式）在工具箱中创建系统模型，常用命令包括`ss`, `tf`和`zpk`等。 2. **控制器配置**：通过调用`mpc()`函数来建立MPC控制器对象，并设置诸如采样时间间隔、预测窗口大小、优化目标及约束条件之类的参数。 3. **仿真与分析**：使用`simgui()`或`simevents()`命令可以在模拟环境中运行MPC控制策略，观察系统响应特性；同时也可以用`step()`和`impulse()`函数来评估控制器对于阶跃输入信号的反应情况。 4. **实时应用**：MATLAB支持将设计好的MPC控制器编译成嵌入式代码用于实际硬件中。 三、预测功能控制 作为MPC的一种变体，预测功能控制（Function Predictive Control, FPC）直接针对未来的输出函数进行预估而非单一变量。在MATLAB环境下可以通过调整优化问题来实现FPC技术的应用。 四、关键函数介绍 - `mpcobj = mpc(sys, Ts)`: 创建MPC控制器对象；其中`sys`代表系统模型，而`Ts`则是采样时间间隔； - `mpcobj = mpc(obj, ...)`: 修改现有MPC控制器的属性设置； - `[u, info] = mpcmove(mpcobj, yref, x0, u0)`: 计算新的控制输入值；这里`yref`, `x0`和`u0`分别指代参考输出、当前状态以及前一步骤中的控制信号。 - `[t, y, x, u] = sim(mpcobj, Tspan, ...)`: 在给定的时间范围内模拟MPC控制器的行为表现。 五、学习资源与实践 相关的文档资料可能涵盖了MATLAB模型预测控制工具箱的使用指南，实例解析以及代码示例等内容。这些材料有助于深入理解和掌握如何利用该工具进行复杂的控制系统设计及实现工作。 总结来说，通过采用MPC策略并借助于MATLAB提供的强大功能，可以有效地解决复杂系统中的控制问题，并提高系统的稳定性和性能水平。
     
  • 预测函数控制的Matlab代码（一阶和二阶）
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    本简介介绍如何利用MATLAB编写预测函数控制器代码，涵盖一阶与二阶系统的应用，旨在为自动控制系统设计提供实用编程示例。 P1=10; P2=20; Tr=30; Ts=1; beta=exp(-Ts/Tr); numm=[1]; denm=[3 8 1]; num=[2]; den=[16 9 1]; [A,B,C,D]=tf2ss(num,den); [Gd,Hd,Cd,Dd]=c2dm(A,B,C,D,Ts); [Am,Bm,Cm,Dm]=tf2ss(numm,denm); [Gmd,Hmd,Cmd,Dmd]=c2dm(Am,Bm,Cm,Dm,Ts);
     
  • MATLAB中的GPC广义预测控制实例代码
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    本实例代码展示了如何在MATLAB环境中实现和应用GPC（广义预测控制）算法。通过具体案例，帮助用户掌握其参数设定及仿真分析方法。 广义预测控制通过利用当前输入并预测未来输出来调整系统的输入，以确保输出满足预期的性能指标。
     
  • 基于预测函数的MATLAB控制程序.doc
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    本文档探讨了在MATLAB环境中开发的一种创新性控制程序，该程序利用预测函数来优化系统性能和响应速度。通过详细阐述其设计原理、算法实现及应用案例分析，本文为自动化控制系统的设计提供了新的思路和技术支持。 预测函数控制MATLAB程序涉及使用特定的数学模型或算法来指导或优化MATLAB中的程序执行流程。这种方法在数据分析、机器学习等领域非常有用，能够帮助用户根据历史数据做出未来趋势的预测，并据此调整程序的行为以达到更好的性能或者满足特定的需求。
     
  • 模型预测控制_LaguerreMPC_Matlab代码_预测控制
    优质
    本资源提供基于Laguerre函数展开的Matlab实现代码，适用于模型预测控制（MPC）算法的学习与研究。 一本关于模型预测控制的优秀教材，包含了大量的MATLAB代码。
     
  • 矩形波的MATLAB代码及控制SOFI3D的MATLAB函数
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    本项目包含用于生成矩形波信号的MATLAB代码以及一套专门针对SOFI3D软件进行参数控制的辅助脚本，适用于工程仿真与控制系统开发。 椭圆波的MATLAB代码SOFI3D-matlab控制SOFI3D的Matlab API代码/函数由池田健和埃里克·戈德法布编写，SOFI3D是一个求解弹性波方程的有限差分数值模拟程序。我们开发了一套个人MATLAB代码，用于从Windows系统中控制SOFI3D运行。这些代码主要用于脉冲接收方法来测量矩形样本中的P波和S波速度。 该系列代码的主要功能包括将MATLAB变量转换为适合SOFI3D的格式，并在模拟结束后将生成的输出（主要是地震图）转换回MATLAB变量(*.mat)形式，以便进一步分析。其中： - `main__vxxx` 是控制所有必要参数的主要MATLAB文件，用户需要运行此文件以执行SOFI3D。 - `Exam_cube()` 用于检查输入立方体的速度和密度数组，并返回多维数据集的维度信息。 - `define_core()` 函数链接到预先设定好的地震机器规格。如果未定义核心变量（如`core.NPROX`, `core.NPROY`, 和`core.NPROZ`），该函数会自动使用指定机器中的最大可用内核数进行并行计算，从而提高效率和性能。 这些代码使得用户能够方便地在MATLAB环境中操作SOFI3D程序，并简化了数据处理流程。
     
  • 2017 CEC测试函数及Matlab代码
    优质
    本资源提供2017年CEC（IEEE Congress on Evolutionary Computation）竞赛标准测试函数及其MATLAB实现代码，适用于进化算法、优化方法的研究与应用。 2017CEC测试函数与matlab代码包含源码及每个函数的详细介绍，介绍非常详尽。