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基于约束的模型预测控制合成-Matlab离散控制代码

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简介：
本项目提供了一种基于约束条件下的模型预测控制(MPC)算法的Matlab实现，适用于离散时间系统的最优控制设计与仿真。 离散控制Matlab代码约束模型预测控制综合是一种尝试实现论文Lu, J., D.Li 和 Y.Xi (2013) 中提出的思想的实践。“不确定的离散时间马尔可夫跳跃线性系统的约束模型预测控制综合。”IET 控制理论与应用 7(5): 707-719。提供了可以单独使用或结合使用的Matlab代码。假设所有必需的软件包都已安装在MATLAB环境中。如果不是，则必须安装它们，并且需要取消主脚本中的几行注释并进行相应的更改。 MATLAB m文件主要由一个主脚本组成，该脚本是“Example_Constrained”。只需在提示符后输入名称，脚本将负责运行本段落中给出的示例。请确保在调用之前为yalmip、sedumi或mosek设置路径。您可以在脚本中找到以下几行： ``` addpath(genpath(~/Documents/MATLAB/yalmip)) addpath(genpath(~/Documents/MATLAB/cvx/sedumi)) ```

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  • 基于约束的模型预测控制合成-Matlab离散控制代码
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    本项目提供了一种基于约束条件下的模型预测控制(MPC)算法的Matlab实现，适用于离散时间系统的最优控制设计与仿真。 离散控制Matlab代码约束模型预测控制综合是一种尝试实现论文Lu, J., D.Li 和 Y.Xi (2013) 中提出的思想的实践。“不确定的离散时间马尔可夫跳跃线性系统的约束模型预测控制综合。”IET 控制理论与应用 7(5): 707-719。提供了可以单独使用或结合使用的Matlab代码。假设所有必需的软件包都已安装在MATLAB环境中。如果不是，则必须安装它们，并且需要取消主脚本中的几行注释并进行相应的更改。 MATLAB m文件主要由一个主脚本组成，该脚本是“Example_Constrained”。只需在提示符后输入名称，脚本将负责运行本段落中给出的示例。请确保在调用之前为yalmip、sedumi或mosek设置路径。您可以在脚本中找到以下几行： ``` addpath(genpath(~/Documents/MATLAB/yalmip)) addpath(genpath(~/Documents/MATLAB/cvx/sedumi)) ```
     
  • 无约束MPC.zip_无模型_模型预测控制_预测控制_无约束技术
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    本资料介绍了一种先进的无模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）技术，尤其适用于无约束环境。此方法摒弃了传统建模需求，通过实时数据优化控制策略，特别适合复杂系统的动态调整与管理。 实现模型预测控制的无约束方法的相关资料还可以，希望对大家有所帮助。
     
  • 基于Matlab的离散控制代码-Python预测控制库（如MPC、E-MPC）
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    本项目运用Matlab编写离散控制系统代码，并结合Python中的MPC和E-MPC等预测控制库进行仿真与分析，为工程师提供便捷高效的控制策略开发工具。 离散控制的Matlab代码在Python中的预测控制软件包适用于Python 2.7版本，并实现了预测控制技术。目前该软件包仅支持单输入单输出（SISO）及多输入多输出（MIMO）系统的模型预测控制（MPC），尽管已添加了用于经济型MPC的类，但尚未经过测试。 安装依赖关系： 可以通过PyPI直接安装此软件包：`pip install predictivecontrol` 或者克隆存储库并在本地进行安装：`pip-e` 使用方法： 只需导入所需的控制器类，并用有效的状态空间模型矩阵（即A、B和C）实例化它即可。可选参数包括采样时间（T）、预测范围（Np）以及控制范围（Nc），致动极限（umin，umax，dumin，dumax），及是否应离散化所提供的状态空间模型。您还可以为控制系统设置预测范围和控制范围、致动限制、参考值与输出权重。 使用`run()`方法根据上一次感测或估计的状态更新控制器的输出。 示例代码： ```python import numpy as np from predictivecontrol import MPC # 定义您的状态空间矩阵，例如A, B, ``` 注意：上述导入语句后缺少定义C矩阵及初始化MPC对象的具体内容。
     
  • 约束下的预测控制
    优质
    《约束下的预测控制》是一本专注于工业自动化与过程控制系统优化的技术书籍。它详细介绍并探讨了在存在各种约束条件的情况下，如何实现有效的预测控制策略，以提高系统的稳定性和性能。本书适合从事自动控制领域的工程师和研究人员阅读参考。 Predictive control with constraints is a method that incorporates constraint handling into the predictive control framework to ensure feasible and optimal operation of dynamic systems. This approach anticipates future conditions and adjusts control actions accordingly, while respecting operational limits such as actuator saturation or safety boundaries.
     
  • 离散控制Matlab代码-Hierarchical-Building-Microgrid: 采用模型预测控制(MPC)实现微电网...
    优质
    本项目利用MATLAB开发基于模型预测控制（MPC）的分层建筑微电网控制系统，旨在优化能源分配与管理。 本段落介绍了一种应用于分层建筑微电网的MATLAB代码，该代码基于两级分层模型预测控制（HMPC）设计，旨在管理包含锂离子电池、光伏太阳能板（PV）以及插电式电动汽车（PEV）在内的系统结构。 研究对象包括： - 一个实际数据驱动的光伏电缆装置（功率范围大约在0至1千瓦之间） - 建筑物的日用电量，在0到0.8千瓦范围内 - 容量为68千瓦时，最大充放电速率为正负10千瓦时的锂离子电池组 - 一辆配备容量同样为68千瓦时、充电和放电速率分别为每小时2.5千瓦的插电式电动汽车 控制策略分为三级： - 第一层：日常市场预测（预报期Nh=48小时），建筑物每天向社区汇总员提交次日电力交易计划，更新周期Ts设为一天 - 第二层：盘中市场实时调控（预报期Nh=6小时），根据天气和用电量的即时变化，在最后一刻进行购电决策 通过无干扰与有干扰条件下的模拟视频演示，可以直观地了解HMPC的工作原理。
     
  • 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。
     
  • 无人机的离散系统模型预测控制
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    《无人机的离散系统模型预测控制》一文深入探讨了利用先进的预测控制理论优化无人机控制系统的方法，特别关注于如何通过建立精确的离散时间模型来增强系统的稳定性和响应速度。该研究为无人飞行器在复杂环境下的自主导航与任务执行提供了关键技术支持。 本段落探讨了无人机（UAV）的离散系统模型预测控制(MPC)技术。内容涵盖了MPC的基本原理、算法实现及其在无人机导航与控制中的应用。通过案例分析，展示了如何利用MPC提高无人机稳定性的同时增强其导航精度和机动性。该文适合于无人机开发者、控制工程师以及对航空控制系统感兴趣的学者。 本段落的应用场景包括但不限于：无人机的研发过程、航空系统的控制设计及飞行训练模拟等。目标是为提升无人机在各种复杂条件下的性能提供一种高效的解决方案，以确保其最优操作状态的实现。 关键词标签： 无人机 UAV 离散系统 模型预测控制 MPC 航空控制系统
     
  • 基于终端滑模约束的非线性模型预测控制方法
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    本研究提出了一种结合终端滑模理论与非线性模型预测控制的方法，旨在提升系统动态响应及鲁棒性能，在复杂工况下实现精准控制。 本段落提出了一种结合预测控制与滑模控制的非线性模型预测控制方法。该方案在系统状态位于终端区外时采用提出的预测控制，在终端区内则切换至离线设计的滑模控制。通过为系统的终端滑模附加不等式约束，确保系统状态能在预测时域结束时进入预设的滑动模态区域，从而减少预测时间范围。仿真结果验证了该方法的有效性。
     
  • 模型预测控制详解.zip_模型预测控制_预测_预测控制_预测控制模型_预测控制课程
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    本资料深入讲解模型预测控制（MPC）原理与应用，涵盖预测控制理论、算法实现及工程案例分析。适合科研人员和工程师学习参考。 这是一份讲解非常详细的模型预测控制入门教程。