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Matlab中提供的非线性模型预测控制参考代码。

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简介:
在完成硕士学业后,我曾编写过一系列关于非线性模型预测控制的代码,这些代码目前已不再应用于我所从事的行业领域。出于分享的目的,我将它们整理出来,相信对相关研究方向的人员具有重要的参考价值,务必予以关注。尽管这些代码仅限于MATLAB仿真环境,并且尚未进行实际的实现开发,但足以满足当时论文写作的要求。

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客服
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  • MATLAB线
    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。
  • 线
    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。
  • 基于CasADi和IPOPT线Matlab.zip
    优质
    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。
  • 线程序(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。
  • 线系统.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。
  • 关于线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。
  • MatlabParNMPC:用于线并行优化算法
    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
  • 线算法程序
    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。
  • 线在自主车辆应用.pdf
    优质
    本论文探讨了非线性模型预测控制技术在自动驾驶汽车领域的应用,分析其如何提高车辆路径规划和实时决策的能力,确保行驶安全与效率。 Falcone的博士论文主要介绍了自动驾驶车辆模型预测控制,在这个领域内被认为是开创性的工作。许多资源可能是虚假的,但这篇论文是真实可靠的。