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模型预测控制入门学习资料（涵盖DMC和MPC）.zip

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简介：
本资料包提供模型预测控制基础学习材料，包括动态矩阵控制(DMC)与传统模型预测控制(MPC)，适合初学者系统掌握相关理论与应用。 模型预测控制学习（适合基础学习，主要包括DMC、MPC），内容涵盖程序及建模。

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  • 模型预测控制入门学习资料（涵盖DMC和MPC）.zip
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    本资料包提供模型预测控制基础学习材料，包括动态矩阵控制(DMC)与传统模型预测控制(MPC)，适合初学者系统掌握相关理论与应用。 模型预测控制学习（适合基础学习，主要包括DMC、MPC），内容涵盖程序及建模。
     
  • 模型预测控制(MPC)
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    模型预测控制（MPC）是一种先进的过程控制系统，通过使用数学模型对未来状态进行预测，并据此优化控制策略以实现最佳操作性能和稳定性。 Alberto Bemporad的博士课程讲义涵盖了模型预测控制（MPC）的相关内容，包括MPC的基本概念以及线性系统的MPC理论。
     
  • MPC控制器设计及应用，涵盖模型预测控制和线性时变模型预测控制（LTV MPC），包含理论讲解与实际操作演示，涉及MPC算法及LTV MPC...
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    本课程全面介绍MPC控制器的设计与应用，深入解析模型预测控制及其线性时变版本(LTV MPC)的原理，并通过实例展示具体操作方法。 本段落将详细介绍MPC控制器设计以及模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）的相关理论与应用实现，特别关注线性时变模型预测控制（Linear Time-Varying Model Predictive Control, LTV MPC）。文中还将提供具体的实例展示MPC算法和LTV MPC算法在直升机及四旋翼飞行器中的实际应用。此外，本段落还涵盖了关于模型预测控制的相关资料，并详细讲解了如何使用MATLAB中提供的mpcDesign工具箱进行模型预测控制的设计与实现。
     
  • 模型预测控制(MPC)第五章.zip
    优质
    本资料为《模型预测控制》教材第五章内容，深入探讨了MPC理论与应用实例，适合自动控制及相关领域研究生学习研究。 模型预测控制算法用于跟踪双移线，并包括carsin的cpar文件以及simulink文件。代码中有详细的注释。
     
  • 自适应MPC设计_模型预测控制_模型预测.zip
    优质
    本资料包含自适应MPC（模型预测控制）的设计方法和应用案例，适用于研究与工程实践。文件中详细介绍了模型预测控制理论及其在不同场景下的实现方式。 Adaptive MPC Design：模型预测控制的自适应MPC设计相关资料，包含在名为“模型预测.zip”的文件中。
     
  • 1456页Linux学习资料（涵盖入门到进阶）.docx
    优质
    本文档为《1456页Linux学习资料》，内容全面丰富，从基础命令、系统架构讲起，逐步深入至高级配置与开发技巧，适合不同层次的学习者。 这一份Linux笔记涵盖了市面上大部分公司所需的主流技术，并且包含从初级运维到高级运维所需掌握的知识点。虽然不可能囊括所有公司的全部需求和技术，但这份笔记已经能够满足各阶段运维人员的需求。 笔者是一名Java后端开发工程师，在某一天对Linux系统产生了浓厚的兴趣，于是编写了这一份学习笔记。学Linux的过程大致可以分为两个阶段：第一阶段是学会使用和搭建部署各种服务；第二阶段则是深入研究底层源码并进行内核的二次开发。在第一个阶段中，我们主要关注实用技能的学习，例如公司常用的技术、能够带来升职加薪的知识点等。 ### Linux学习笔记知识点概览 #### 一、Linux SRE架构图 - **知识点概述**： - 架构图解析：介绍一个典型的Linux系统运维（SRE）架构图，包括服务器集群、负载均衡、数据库和缓存等关键组件之间的连接方式及数据流方向。 - 应用场景分析：帮助理解和规划企业级Linux环境下的系统运维架构。 #### 二、搭建私有Yum仓库 - **知识点概述**： - CentOS 7初始化设置的详细介绍。 - 私有Yum仓库的搭建，包括存储位置选择、配置Yum源、创建仓库文件和同步仓库等内容。 - 如何手动配置额外软件包资源库（EPEL）。 #### 三、升级内核 - **知识点概述**： - 内核下载：指导用户从官方或其他可靠来源获取合适的内核版本。 - 安装新内核的步骤，包括依赖项检查、编译和安装等操作。 - 如何修改或禁用某些配置选项以适应特定需求。 #### 四、脚本合集 - **知识点概述**： - 包括多种类型的Shell脚本：如一键安装Apache、批量创建账号、磁盘利用率监测、自动搭建CA（证书颁发机构）、SSH Key验证部署等。 - 提供MySQL服务器的二进制安装脚本和LNMP环境自动化配置与设置。 #### 五、修改自动获取IP - **知识点概述**： - 指导如何更改Linux系统中的网卡名称及进行IP地址配置，包括静态和动态分配方法以及多网卡配置方式。 #### 六、Ubuntu换国内源 - **知识点概述**：提供指南以帮助用户将Ubuntu系统的软件包资源库更换为国内镜像源，从而提高下载速度。 #### 七、CentOS硬盘分区 - **知识点概述**： - 如何在CentOS系统中进行硬盘分区及使用fdisk命令的方法详解。 #### 八、搭建网站 - **知识点概述**：指导如何配置Web服务器并启动网站；介绍Nginx HTTPS证书的安装和配置方法以支持加密通信。 #### 九、Xshell系列问题 - **知识点概述**： - 常见问题解决方案，如文件传输失败、选项卡消失等问题解决办法。 #### 十、备份硬盘数据 - **知识点概述**：介绍通过网络进行远程备份的操作方式，并指导用户如何进入虚拟机的救援模式以恢复数据。 以上内容仅为Linux学习笔记的部分知识概览，旨在帮助读者快速了解笔记覆盖的主要技术点。
     
  • 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。
     
  • HEV_ParallelSeries_R14a_HEV_系统控制_模型预测控制(MPC)
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    本研究聚焦于混合动力电动汽车(HEV)系统的优化控制策略，采用并联/串联R14a架构，并运用模型预测控制(MPC)技术以提高能源效率和驾驶性能。 标题中的“HEV_ParallelSeries_R14a_HEV_MPC_系统控制_模型预测控制”揭示了这个压缩包内容的核心，它涉及到混合电动汽车（HEV）的并联架构，R14a可能指的是软件版本或特定的设计迭代，而HEV_MPC则明确了讨论的主题是关于混合电动汽车的模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）。MPC是一种先进的控制策略，在系统控制领域中具有重要地位。它基于数学模型来预测未来系统的动态行为，并在满足约束条件下优化控制序列。这种方法的优势在于能够处理多变量、非线性以及有约束的问题，同时考虑了系统的动态行为和未来的趋势，因此在能源管理和动力系统控制等领域得到广泛应用。 在这个HEV的场景中，MPC的目标可能是优化车辆的动力性能、燃油效率或电池寿命。混合电动汽车由内燃机和电动机构成，并联驱动其需要协调这两者的能量流以实现高效且环保的运行。R14a版本可能包含了针对这种特定架构的优化算法和策略。 描述中的“mpc代码，十分好用，多种模型”暗示压缩包中包含多个不同的系统模型，每个模型对应不同工况或驾驶模式，例如怠速、加速、减速等。这些模型可能由Simulink或其他类似的仿真工具构建，并用于预测HEV在各种条件下的性能表现。代码的好用性表明它们经过充分的测试和优化，易于理解和实施。 文件名“HEV_ParallelSeries_R14a”代表主要的工作文件，包含了整个MPC系统的配置、模型参数以及控制算法。这个项目文件可以被Simulink或类似的工具打开，用于进一步分析、调试及改进控制策略。 总之，压缩包内容涵盖了混合电动汽车的并联系列架构，并且利用R14a版本的MPC技术进行系统优化与控制。用户可期待找到一系列模型和对应的控制代码，以理解和实现对HEV动力系统的智能优化控制。这些资源对于研究HEV控制系统、进行仿真测试及提升控制性能具有重要价值。
     
  • 高MPC：学习模型预测控制的高级策略——源码
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    本项目提供了一系列用于研究和应用模型预测控制（MPC）技术的高级策略源代码，旨在帮助开发者深入理解和优化MPC算法。 学习模型预测控制的高级策略：通过结合策略搜索与深度神经网络的方法有望实现各种决策任务自动化。模型预测控制（MPC）利用系统的动态模型，在较短的时间范围内在线解决优化问题，为机器人控制系统提供了一种可靠的解决方案。在这项工作中，我们采用深层高级策略来训练学习型MPC (High-MPC)，通过使用概率决策方法和人工神经网络的泛化能力来进行强大的在线优化。 受训后的神经网络以机器人的本地观测作为条件，在线自适应选择低级MPC控制器所需的高级决策变量，并为机器人生成最佳控制命令。首先，我们将针对模型预测控制中涉及的高级决策变量的问题转化为策略搜索问题，具体地是概率推断问题，其可以采用封闭形式解来解决。 其次，我们提出了一种用于学习神经网络高层策略的自监督算法，在动态环境中进行在线超参数调整。通过使用这种方法解决了具有挑战性的控制任务，展示了将实时适应技术集成到自主机器人中的重要性与有效性。