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MATLAB矩形序列代码-Robust-Tube-MPC:基于管的鲁棒模型预测控制

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简介:
本项目提供MATLAB代码实现矩形序列,应用于基于管的鲁棒模型预测控制(Robust Tube MPC)系统中,旨在增强系统的抗扰动能力和稳定性。 此存储库包含管模型预测控制(tube-MPC)以及用MATLAB编写的通用模型预测控制(MPC)的示例代码,并需要使用Optimization_Toolbox、control_toolbox及多参数工具箱3。如果您发现该软件包有用,可以通过给这个存储库加一个“星号”来提供反馈;如果遇到问题或有疑问,请在相关页面上发布信息。我将尽力通过电子邮件回复您的问题,但强烈建议您直接在此平台上提问,以便于管理和响应。 tube-MPC和通用MPC的使用方法分别可以在example/example_tubeMPC.m和example/example_MPC.m文件中找到详细说明。需要注意的是,在这里每个不等式约束都被表示为凸集。例如,状态Xc的限制被定义成一个由四个顶点构成的矩形区域;而一维输入Uc则通过其最小值与最大值来限定(即u∊[u_min,u_max]),因此也仅需两个顶点即可描述。 对于更多细节,请参考示例代码。

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客服
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  • MATLAB-Robust-Tube-MPC
    优质
    本项目提供MATLAB代码实现矩形序列,应用于基于管的鲁棒模型预测控制(Robust Tube MPC)系统中,旨在增强系统的抗扰动能力和稳定性。 此存储库包含管模型预测控制(tube-MPC)以及用MATLAB编写的通用模型预测控制(MPC)的示例代码,并需要使用Optimization_Toolbox、control_toolbox及多参数工具箱3。如果您发现该软件包有用,可以通过给这个存储库加一个“星号”来提供反馈;如果遇到问题或有疑问,请在相关页面上发布信息。我将尽力通过电子邮件回复您的问题,但强烈建议您直接在此平台上提问,以便于管理和响应。 tube-MPC和通用MPC的使用方法分别可以在example/example_tubeMPC.m和example/example_MPC.m文件中找到详细说明。需要注意的是,在这里每个不等式约束都被表示为凸集。例如,状态Xc的限制被定义成一个由四个顶点构成的矩形区域;而一维输入Uc则通过其最小值与最大值来限定(即u∊[u_min,u_max]),因此也仅需两个顶点即可描述。 对于更多细节,请参考示例代码。
  • Tube-MPC__tube-MPC
    优质
    本研究聚焦于鲁棒Tube-MPC(管状预测控制)技术,探讨其在复杂系统中的应用及优化方法,以增强系统的稳定性和抗扰性。 24这个库包含示例管模型预测控制(tube-MPC)。
  • MPC
    优质
    本段代码实现了一个基于MPC(模型预测控制)算法的控制系统,适用于自动化和工业过程优化。通过预测未来状态,该系统能够有效调整输入参数,以达到最优控制效果。 本段落介绍了基于状态空间的模型预测MPC控制器的设计方法,并提供了MATLAB中的示例。
  • MPC
    优质
    这段代码实现了一个基于模型预测控制(MPC)的控制系统,适用于多种工业自动化和过程控制场景。通过优化算法,能够有效处理约束条件下的多变量控制问题。 本段落介绍了基于状态空间模型预测MPC控制器的设计,并附带了MATLAB中的示例。
  • MPC
    优质
    本代码实现了一种先进的MPC(模型预测控制)算法,适用于工业自动化和过程控制系统中。通过预测未来状态优化控制策略,确保高效、稳定的系统运行。 基于状态空间模型预测的MPC控制器设计,并附带MATLAB示例。
  • MPC
    优质
    这段代码实现了一个基于模型预测控制(MPC)的算法框架,适用于各种工业过程控制场景。通过优化未来时间段内的操作策略来提高系统性能和稳定性。 本段落介绍基于状态空间模型预测MPC控制器的设计,并附带一个使用MATLAB实现的例子。
  • MPC
    优质
    这段代码实现了一个基于模型预测控制(MPC)的控制系统,适用于工业自动化和过程控制等领域,能够有效处理多变量约束优化问题。 基于状态空间的模型预测MPC控制器设计及其MATLAB示例。
  • MATLAB工具箱(Robust Control Toolbox)
    优质
    MATLAB鲁棒控制工具箱提供设计和分析不确定系统的工具,帮助工程师开发鲁棒控制器,确保系统在各种条件下稳定运行。 鲁棒控制工具箱提供了一系列函数与工具来支持涉及不确定元素的多输入多输出控制系统的设计。借助此工具箱,你可以创建包含不确定参数和动态特性的线性时间不变(LTI)模型,并分析MIMO系统的稳定性裕度及最坏情况下的性能表现。该工具箱还提供了多种控制器分析与综合函数,能够评估在最不利条件下的系统性能并确定这些条件下特定的参数值。通过使用模型降阶功能可以简化复杂的模型结构。此外,它还涵盖了先进的鲁棒控制方法,例如H2、H∞、LMI(线性矩阵不等式)和μ分析技术等。
  • 工具箱(Matlab Robust Control Toolbox)
    优质
    鲁棒控制工具箱是Matlab的一个扩展包,提供设计和分析不确定系统所需的函数。它支持频域内的模型、控制器综合以及性能评估,适用于工业与学术界的复杂控制系统开发。 鲁棒控制工具箱提供了一系列函数与工具来支持设计包含不确定元素的多输入多输出控制系统。借助该工具箱,你可以创建具有不确定参数及动态特性的LTI模型,并分析MIMO系统的稳定性裕度以及最坏情况下的性能表现。此外,它还提供了多种控制器分析和综合功能,能够评估最坏情况下的系统性能并确定相应的参数值。通过使用模型降阶函数可以简化复杂模型的处理过程。同时,该工具箱包含了先进的鲁棒控制方法,如H2、H∞、LMI及μ分析等技术。
  • MATLAB工具箱(Robust Control Toolbox)
    优质
    MATLAB鲁棒控制工具箱提供设计和分析鲁棒控制系统所需的功能。它包含用于模型不确定性的表示、H-infinity和mu综合方法等工具,帮助工程师确保系统在各种条件下都能稳定运行。 鲁棒控制工具箱提供了一系列函数和工具来支持多输入多输出控制系统的设计,尤其是在系统包含不确定元素的情况下。使用该工具箱可以帮助建立含有不确定参数及动态特性的线性时间不变(LTI)模型,并能分析MIMO系统的稳定性裕度以及最坏情况下的性能。 此外,此工具箱还提供了多种控制器的分析和综合方法,能够评估在最差条件下的系统表现并确定可能导致这些情形的具体参数值。它也包括了简化复杂模型的功能,通过降阶技术使它们更易于处理。除此之外,该工具箱支持高级鲁棒控制策略如H2、H∞、LMI(线性矩阵不等式)和μ分析方法。 综上所述,这个工具箱为工程师提供了全面的方法来设计并优化具有不确定性的多输入多输出控制系统。